为了去除冗余特征,提高入侵检测系统的检测性能,提出一种基于改进蚁群算法求解特征子集的入侵检测方法。对蚂蚁的初始位置、启发函数、信息素更新策略及状态转移概率函数均做了优化。对KDD CUP 99数据集进行预处理,根据信息熵理论对特...为了去除冗余特征,提高入侵检测系统的检测性能,提出一种基于改进蚁群算法求解特征子集的入侵检测方法。对蚂蚁的初始位置、启发函数、信息素更新策略及状态转移概率函数均做了优化。对KDD CUP 99数据集进行预处理,根据信息熵理论对特征进行初步提取。由提取的特征点构造邻接拓扑,用改进蚁群算法进一步求解特征子集。通过十折交叉验证法训练及优化改进蚁群算法及支持向量机的参数,并测试该入侵检测方法的性能。实验结果表明,相比其他方法,所提方法的性能较优,F-Measure值有一定提升,测试时间显著减少。展开更多
文摘为了去除冗余特征,提高入侵检测系统的检测性能,提出一种基于改进蚁群算法求解特征子集的入侵检测方法。对蚂蚁的初始位置、启发函数、信息素更新策略及状态转移概率函数均做了优化。对KDD CUP 99数据集进行预处理,根据信息熵理论对特征进行初步提取。由提取的特征点构造邻接拓扑,用改进蚁群算法进一步求解特征子集。通过十折交叉验证法训练及优化改进蚁群算法及支持向量机的参数,并测试该入侵检测方法的性能。实验结果表明,相比其他方法,所提方法的性能较优,F-Measure值有一定提升,测试时间显著减少。
