基于条件熵和改进遗传算法的入侵检测算法研究

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针对传统的入侵检测方法对于实时性网络检测效率低的问题,引入条件熵对高维数据集进行属性约简,但是由此引起了漏报率过高的问题,因而必须引入遗传算法以进化出最优种群。将条件熵和改进遗传算法相结合,以提高入侵检测的效率和降低漏报率,并将改进遗传算法和标准遗传算法进行了比较,结果表明,将改进后的遗传算法用于入侵检测中具有较高的检测率。
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