遗传算法同步选择特征和支持向量机参数的网络入侵检测

针对入侵检测系统产生的高维数据和支持向量机参数优化问题,提出一种遗传算法同步选择特征和支持向量机参数的网络入侵检测模型。首先将特征子集和支持向量机参数编码成染色体,将网络入侵检测的分类准确率作为种群个体的适应度值,然后通过遗传算法的全局搜索能力,同步找到对分类算法最有影响的特征组合和支持向量机最优参数,最后采用KDD99数据集进行仿真实验。结果表明,该模型可以快速找到最优特征子集和支持向量机参数,提高了网络入侵检测正确率,是一种较好的网络入侵检测算法。     

鲶鱼粒子群算法选择特征的支持向量机网络入侵检测

笔者针对网络特征选择问题,提出一种鲶鱼粒子群算法选择特征的支持向量机网络入侵检测(EPSO-SVM)。首先将"鲶鱼效应"因子引入粒子群优化算法,将网络特征子集编码成粒子位置串,其次将入侵检测率作为特征子集选择目标函数,通过鲶鱼粒子群找到最优特征子集,最后支持向量机根据最优特征子集构建网络入侵分类器,在KDDCup99数据集上进行仿真测试。结果表明,EPSO-SVM不仅能提高网络入侵检测率和检测速度,而且适用于现实高速网络应用环境。     

基于特征选择和支持向量机的托攻击检测方法

为了提高支持向量机的托攻击检测效果,提出一种不同于单一算法的基于特征选择和支持向量机的托攻击检测方法。首先定义特征的样本差异性度量,并由此推导出特征的类别可分性度量作为特征选择准则,然后用支持向量机评估所选特征子集的有效性,在不损失样本信息的前提下,通过递归反向特征剔除算法实现检测特征的自动优选,最后利用支持向量机来检测攻击用户概貌。在标杆数据集上与文献中的经典方法进行实验比较和分析,结果显示该方法可以有效地提取最具检测能力的特征子集,同时能获得更好的检测效果,证明了方法的有效性。     

基于ACO-FS-SVM特征选择加权的网络入侵分类方法

特征选择和分类器设计是网络入侵分类的关键,为了提高网络入侵分类率,针对特征选择问题,提出一种蚁群算法优化SVM选择和加权特征的网络入侵分类方法.首先利用支持向量机的分类精度和特征子集维数加权构造了综合适应度指标,然后利用蚁群算法的全局寻优和多次优解搜索能力实现特征子集搜索;然后选择网络数据的关键特征,计算信息增益获得各个特征权重,并根据特征权重构建加权支持向量机的网络入侵分类器;最后设计了局部细化搜索方式,使得特征选择结果不含冗余特征的同时提高了算法的收敛性,并通过KDD1999数据集验证了算法有效性.结果表明,ACO-SVM有效降低了特征维数,提高了网络入侵检测正确率和检测速度.     

采用信息增益率的混合入侵检测模型设计

针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题，同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势，提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先，利用信息增益率定量地选择特征子集，最大程度地保留样本信息；其次，采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型，使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力，然后，选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型，以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度，综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果；最后，通过两种数据集进行仿真实验，验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能.     

基于特征选择的网络入侵检测模型研究

为了有效从收集的恶意数据中选择特征去分析,保障网络系统的安全与稳定,需要进行网络入侵检测模型研究;但目前方法是采用遗传算法找出网络入侵的特征子集,再利用粒子群算法进行进一步选择,找出最优的特征子集,最后利用极限学习机对网络入侵进行分类,但该方法准确性较低;为此,提出一种基于特征选择的网络入侵检测模型研究方法;该方法首先以增强寻优性能为目标对网络入侵检测进行特征选择,结合分析出的特征选择利用特征属性的Fisher比构造出特征子集的评价函数,然后结合计算出的特征子集评价函数进行支持向量机完成对基于特征选择的网络入侵检测模型研究方法;仿真实验表明,利用支持向量机对网络入侵进行检测能有效地提高入侵检测的速度以及入侵检测的准确性。     

基于CQPSO-LSSVM的网络入侵检测模型

为了提高网络入侵检测率,提出一种协同量子粒子群算法和最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型(CQPSO-LSSVM)。将网络特征子集编码成量子粒子位置,入侵检测正确率作为特征子集优劣的评价标准,采用协同量子粒子群算法找到最优特征子集,采用最小二乘支持向量机建立网络入侵检测模型,并采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试。结果表明,CQPSO-LSSVM获得了比其他入侵检测模型更高的检测效率和检测率。     

一种高效的面向轻量级入侵检测系统的特征选择算法

特征选择是网络安全、模式识别、数据挖掘等领域的重要问题之一.针对高维数据对象,特征选择一方面可以提高分类精度和效率,另一方面可以找出富含信息的特征子集.文中提出一种wrapper型的特征选择算法来构建轻量级入侵检测系统.该算法采用遗传算法和禁忌搜索相混合的搜索策略对特征子集空间进行随机搜索,然后利用提供的数据在无约束优化线性支持向量机上的平均分类正确率作为特征子集的评价标准来获取最优特征子集.文中按照DOS,PROBE,R2L,U2R 4个类别对KDD1999数据集进行分类,并且在每一类上进行了大量的实验.实验结果表明,对每一类攻击文中提出的特征选择算法不仅可以加快特征选择的速度,而且基于该算法构建的入侵检测系统在建模时间、检测时间、检测已知攻击、检测未知攻击上,与没有运用特征选择的入侵检测系统相比具有更好的性能.     

基于混合CatfishPSO-LSSVM 特征选择的入侵检测

入侵检测系统面临的主要问题是计算量大,特征选择被引入解决这一问题。针对现有方法的缺点,利用改进的粒子群算法来搜索最优特征子集,提出了一种基于混合CatfishPSO和最小二乘支持向量机的特征选择方法,利用混合的CatfishBPSO和CatfishPSO选择特征子集并同步对LSSVM的参数进行优化,最后建立了一个基于该特征选择方法的入侵检测模型。在KDD Cup 99数据集上进行的实验结果表明该模型的检测性能较高。     

基于稀疏编码和SVM的协同入侵检测

将稀疏编码理论应用于入侵检测,并提出一种将稀疏编码理论和支持向量机结合的入侵检测算法。稀疏性约束同时引入到过完备词典学习和编码过程,学习到的系数作为特征送入到支持向量机进行入侵检测。实验表明,稀疏性具有一定的去噪能力,使得学习的特征更富有判别力。同时实验也验证了所提出的方法能保证较高的检测率和较低的误报率,并且对不平衡数据集有较好的鲁棒性。     

基于加权特征筛选的入侵检测系统

网络攻击隐蔽性高,手段多样。传统检测系统特征提取不全,数据包易丢失,漏报、错报率高。为提高检测率,提出一种基于加权特征筛选的入侵检测算法。首先对网络数据包进行特征提取;然后采用支持向量机交叉验证对全部特征进行筛选,并计算各特征的权值;最后以加权保留特征构建入侵检测模型。仿真实例结果表明,该检测算法提高了入侵检测率,是一种有效的网络入侵检测方法。     

A novel intrusion detection system based on hierarchical clustering and support vector machines

This study proposed an SVM-based intrusion detection system, which combines a hierarchical clustering algorithm, a simple feature selection procedure, and the SVM technique. The hierarchical clustering algorithm provided the SVM with fewer, abstracted, and higher-qualified training instances that are derived from the KDD Cup 1999 training set. It was able to greatly shorten the training time, but also improve the performance of resultant SVM. The simple feature selection procedure was applied to eliminate unimportant features from the training set so the obtained SVM model could classify the network traffic data more accurately. The famous KDD Cup 1999 dataset was used to evaluate the proposed system. Compared with other intrusion detection systems that are based on the same dataset, this system showed better performance in the detection of DoS and Probe attacks, and the beset performance in overall accuracy.     

粒子群优化支持向量机的入侵检测算法

为了提高网络入侵的检测正确率,针对网络入侵检测中特征选择问题,将二值粒子群优化算法(BPSO)用于网络入侵特征选择,结合支持向量机(SVM)提出了一种基于BPSO-SVM的网络入侵检测算法。该算法将网络入侵检测转化为多分类问题,采用wrapper特征选择模型,以SVM为分类器,通过样本训练分类器,根据分类结果,利用BPSO算法在特征空间中进行全局搜索,选择最优特征集进行分类。实验结果表明,BPSO-SVM有效降低了特征维数,显著提高了网络入侵的检测正确率,还大大缩短了检测时间。     

基于AFSA-SVM的网络入侵检测模型

特征选择是网络入侵检测研究中的核心问题,为了提高网络入侵检测率,提出一种人工鱼群算法（AFSA）和支持向量机（SVM）相融合的网络入侵检测模型（AFSA-SVM）。将网络特征子集编码成人工鱼的位置,以5折交叉验证SVM训练模型检测率作为特征子集优劣的评价标准,通过模拟鱼群的觅食、聚群及追尾行为找到最优特征子集,SVM根据最优特征子集进行网络入侵检测,并采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试。仿真结果表明,相对于粒子群优化算法、遗传算法和原始特征法,AFSA-SVM提高了入侵检测效率和检测率,是一种有效的网络入侵检测模型。     

基于量子进化算法的网络入侵检测特征选择

针对当前网络入侵检测中普遍存在检测速度较慢的缺陷,提出了一种新的网络入侵检测特征选择方法。该方法将量子进化算法应用于网络入侵检测的特征选择,从网络连接的原始特征属性中选出一组有效的特征用于入侵检测,以提高检测效率。首先以增强寻优性能为目标改进了量子进化算法,基于特征属性的Fisher比构造了特征子集的评价函数,然后按照量子进化算法的流程设计了网络入侵检测特征选择算法。通过KDD99样本数据集的实验,表明算法是有效的,既保证了入侵检测的分类性能,也提高了入侵检测的效率。     

An intelligent algorithm with feature selection and decision rules applied to anomaly intrusion detection

Intrusion detection system (IDS) is to monitor the attacks occurring in the computer or networks. Anomaly intrusion detection plays an important role in IDS to detect new attacks by detecting any deviation from the normal profile. In this paper, an intelligent algorithm with feature selection and decision rules applied to anomaly intrusion detection is proposed. The key idea is to take the advantage of support vector machine (SVM), decision tree (DT), and simulated annealing (SA). In the proposed algorithm, SVM and SA can find the best selected features to elevate the accuracy of anomaly intrusion detection. By analyzing the information from using KDD’99 dataset, DT and SA can obtain decision rules for new attacks and can improve accuracy of classification. In addition, the best parameter settings for the DT and SVM are automatically adjusted by SA. The proposed algorithm outperforms other existing approaches. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm is successful in detecting anomaly intrusion detection.     

基于模拟退火支持向量机的入侵检测系统

为了提高入侵检测系统在小样本集条件下的检测效率,将支持向量机用于网络入侵检测.支持向量机的参数决定了检测效率,然而难以选择合适的参数值,因此提出利用模拟退火算法来优化这些参数,并设计出基于参数优化的支持向量机用于入侵检测.通过对样本数据集中的样本进行实验性检测,并与原始支持向量机入侵检测系统进行比较,结果表明模拟退火支持向量机入侵检测系统检测率高、误报率低,并且缩短了训练时间和检测时间.     

粒子群选择特征和信息增益确定特征权值的入侵检测

为了提高网络入侵检测正确率,提出一种粒子群算法(PSO)选择特征和信息增益(IG)法确定特征权值的网络入侵检测模型(PSO-IG)。首先采用PSO选择网络入侵特征子集,消除冗余特征;然后采用IG法确定特征子集中的特征权重,并采用支持向量机(SVM)建立分类模型;最后采用KDD CUP 99 数据集对PSO-IG的性能进行测试。测试结果表明:PSO-IG消除了冗余特征,降低了输入维数,提高了网络入侵检测速度;通过合理确定特征权值,提高了入侵检测正确率。     

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。