基于GQPSO算法的网络入侵特征选择方法

高维网络数据中的无关属性和冗余属性容易使分类算法的网络入侵检测速度变慢、检测率降低。为此,提出一种基于遗传量子粒子群优化(GQPSO)算法的网络入侵特征选择方法,该方法将遗传算法中的选择变异策略与QPSO有机结合形成GQPSO算法,并以网络数据属性之间的归一化互信息量作为该算法适应度函数,指导其对网络数据的属性约简,实现网络入侵特征子集的优化选择。在KDDCUP1999数据集上进行仿真实验,结果表明,与QPSO算法、PSO算法相比,该方法能更有效地精简网络数据特征,提高分类算法的网络入侵检测速度及检测率。     

基于遗传模拟退火算法的入侵检测特征选择研究

特征选择已经成为入侵检测的一个很重要的问题,它通过求解出有用的特征子集,去除冗余特征,来达到提高分类精度和效率的目的。提出了一种基于遗传模拟退火算法的特征选择算法,以基本遗传算法为基础,将遗传操作和模拟退火操作相结合,克服了一般遗传算法的不足,有效避免陷入局部最优并最终趋于全局优化,在入侵检测的标准数据集-KDD1999上的模拟实验证明：遗传模拟退火特征选择算法能够加快特征选择的速度;并且与当前典型的特征选择算法相比,具有更好的检测率。     

面向入侵检测的基于多目标遗传算法的特征选择

针对刻画网络行为的特征集中存在着不相关或冗余特征，从而导致入侵检测性能下降的问题，本文提出了一种基于多目标遗传算法的特征选择方法，将入侵检测中的特征选择问题视为多目标优化问题来处理。实验结果表明，该方法能够实现检测精度与检测算法复杂性的均衡优化，在显著提高检测算法效率的同时，检测精度也有所提高。     

一种面向网络入侵检测的特征选择方法

在网络入侵检测中,不相关或冗余的特征使得检测变得越来越困难,为了提高检测的精度和效率,提出了一种新的网络入侵检测的特征选择方法.该方法首先利用粗糙集理论的特性对特征进行筛选;然后利用遗传算法在解决NP问题上的并行性、鲁棒性和全局优化搜索等特点,在剩余的特征子集中寻找最优子集.考虑到早熟问题会使遗传算法陷入局部最优,采用对种群聚类的方式建立自适应的交叉、变异率,种群个体交叉时在不同的类内随机选择从而保证群体多样性,每次迭代均保留父代的最优个体.在入侵检测的经典数据集KDD CUP 99上检验了算法的有效性,使用SVM分类器对选出的特征子集进行性能评估.实验结果表明,该方法与相关研究对比提高了入侵检测系统的精度和效率.     

基于改进多目标遗传算法的入侵检测集成方法

针对现有入侵检测算法中存在着对不同类型攻击检测的不均衡性以及冗余或无用特征导致的检测模型复杂与检测精度下降的问题,提出了一种基于改进多目标遗传算法的入侵检测集成方法.利用改进的多目标遗传算法生成检测率与误报率均衡优化的最优特征子集的集合,并采用选择性集成方法挑选精确的、具有多样性的基分类器构造集成入侵检测模型.实验结果表明,该算法能够有效地解决入侵检测中存在的特征选择问题,并在保证较高检测精度的基础上,对不同类型的攻击检测具有良好的均衡性.     

基于改进量子遗传算法的入侵检测特征选择

针对入侵检测前必须分析输入散据的特征以及检测中数据维数较高的问题,根据入侵检测的特点,将特征选择问题作为优化问题来考虑,采用量子遗传算法对特征进行选择,充分利用其并行处理及全局搜索能力,提高数据分类质量、降低问题规模、消除冗余属性、加快数据处理速度;在KDD CUP1999数据集上进行实验,结果表明与遗传算法以及粒子群算法相比,该方法可以更有效地精简特征,提高分类质量.     

基于粒子群优化的入侵特征选择算法

针对高维数入侵检测数据集中信息冗余导致入侵检测算法处理速度慢的问题,提出了一种基于粒子群优化的入侵特征选择算法,通过分析网络入侵数据特征之间的相关性,可使粒子群优化算法在所有特征空间中优化搜索,自主选择有效特征子集,降低数据维度。实验结果表明该算法能够有效去除冗余特征,减少特征选择时间,在保证检测准确率的前提下,有效地提高了系统的检测速度。     

基于流量异常分析多维优化的入侵检测方法

入侵检测系统在检测和预防各种网络异常行为的过程中,海量和高维的流量数据使其面临着低准确率和高误报率的问题。本文提出一种基于流量异常分析多维优化的入侵检测方法,该方法在入侵检测数据的横向维度和纵向维度两个维度进行优化。在横向维度优化中,对数量较多的类别进行数据抽样,并采用遗传算法得到每个类别的最佳抽样比例参数,完成数据的均衡化。在纵向维度优化中,结合特征与类别的相关分析,采用递归特征添加算法选择特征,并提出平均召回率指标评估特征选择效果,实现训练集的低维高效性。基于优化的入侵检测数据,进一步通过训练数据集得到随机森林分类器,在真实数据集UNSW_NB15评估和验证本文提出的算法。与其他算法相比,本文算法具有高准确率和低误报率,并在攻击类型上取得了有效的召回率。     

特征选择的轻量级入侵检测系统

特征选择能够很好地消除冗余和噪音特征,有利于提高入侵检测系统的检测速度和效果,因而对基于特征选择的入侵检测系统进行研究是必要的,也符合入侵检测领域的发展趋势。提出了一种基于过滤器模式的轻量级入侵检测系统,无论是在数据集的特征选择算法还是分类器的参数优化上,都给出了有效的实施策略,提高了检测速度,降低了分类干扰,提高了入侵检测的检测率。     

特征和分类器联合优化的网络入侵检测算法

为了提高网络入侵检测正确率,利用特征选择和检测分类器参数间的相互联系,提出一种特征和分类器联合优化的网络入侵检测算法。联合优化方法将网络状态特征和分类器参数作为遗传算法的个体,网络入侵检测正确率作为个体适应度函数,通过选择、交叉和变异等遗传操作获得最优特征和分类器参数,利用KDD 1999数据集对联合优化算法进行验证性测试。实验结果表明,相对于其他入侵检测算法,联合优化算法既解决了特征与分类器不匹配带来的入检测检测能力下降,又提高了网络入侵检测正确率和效率,为网络入侵检测提供了一种新的研究思路。     

适合于入侵检测的分步特征选择算法

针对入侵检测数据集维数高,导致检测算法处理速度慢,而其中包含许多对检测效果影响不大的特征的问题,提出了一种分步特征选择算法。它通过对相关特征和冗余特征的定义,以互信息为准则,首先删除不相关特征,然后删除冗余特征。该算法的时间复杂性低,且独立于检测算法,可以通过调整阈值平衡检测精度和特征的数量。以权威数据集KDD-99为实验数据集,对多种检测算法进行了实验。结果表明,该算法能有效地选择特征向量,保证检测精度,提高检测速度。     

Comparative study for feature selection algorithms in intrusion detection system

The Intrusion Detection System (IDS) deals with the huge amount of network data that includes redundant and irrelevant features causing slow training and testing procedure, higher resource usage and poor detection ratio. Feature selection is a vital preprocessing step in intrusion detection. Hence, feature selec-tion is an essential issue in intrusion detection and need to be addressed by selec-ting the appropriate feature selection algorithm. A major challenge to select the optimal feature selection methods can precisely calculate the relevance of fea-tures to the detection process and the redundancy among features. In this paper, we study the concepts and algorithms used for feature selection algorithms in the IDS. We conclude this paper by identifying the best feature selection algorithm to select the important and useful features from the network dataset.     

应用于入侵取证的改进信息增益算法

基于信息增益算法的特征选择虽然能够较好地解决入侵取证中存在的数据高维海量问题,但由于没有考虑特征之间的关系,导致特征子集中存在着冗余特征,从而影响了入侵取证的速度和精度,由此提出一种改进的基于特征冗余度的信息增益算法。通过添加对特征之间冗余度的判断,在删除无关特征的同时过滤了冗余特征,使特征子集得到有效精简。经实验验证,该算法能有效地选择特征向量,保证检测精度,提高检测速度。     

结合增益率与堆叠自编码器的并行随机森林算法

针对大数据环境下随机森林算法存在冗余与不相关特征过多、特征子空间信息含量不足以及并行化效率低等问题,提出了结合增益率与堆叠自编码器的并行随机森林算法PRFGRSAE(parallel random forest algorithm combining gain ratio and stacked auto encoders)。首先,提出了结合非线性归一化增益率和堆叠自编码器的降维策略DRNGRSAE(dimension reduction combining nonlinear normalization gain ratio and stacked auto encoders),通过过滤特征集中的冗余和不相关特征,并利用堆叠自编码器提取特征,有效减少了冗余以及不相关特征数;其次,提出了结合拉丁超立方抽样与归一化相关度的子空间选择策略SSLF(subspace selection strategy combining Latin hypercube sampling and feature class correlation),通过对特征集进行多层划分抽样,形成空间表达度较高的特征子空...     

基于Lasso与RFE特征消除的RVM旋转机械故障预测

针对旋转机械故障诊断问题,提出一种基于相关向量机（RVM）的故障检测方法,RVM是一种用于回归和分类问题的贝叶斯稀疏核方法,其突出的优势是模型的稀疏性和预测的概率性。为进一步提高RVM模型的鲁棒性,减小样本数据中异常值对预测值的影响,针对Lasso方法进行特征选择时无法去除冗余特征的问题,提出以Lasso为底层算法的RFE递归特征消除方法去除样本数据集中无关特征和冗余特征。最后以工业环境下采集的数据作为样本集进行实验,同传统算法进行了比较,结果表明该方法在保持较高检测率的同时,提高了故障预测的时效性和稳定性。     

基于特征选择的网络入侵检测模型

研究网络安全问题,网络入侵手段多样,特征多,存在大量不利的冗余特征,传统网络入侵检测不考虑特征冗余,检测效率和正确论低。为更一步提高了网络安全,提出一种特征选择的网络入侵检测模模型。采用粒子群算法对网络系统状态特征和支持向量机参数进行同步选择,找到最优网络入侵检测模型特征和模型参数,降低了模型的输入样本维数。仿真结果表明,改进算法可降低特征维数,消除了不利于提高检测结果的冗余特征,并提高了网络入侵检测正确率,适合于小样本、实时要求高的网络入侵检测。