相关性分析和自适应遗传算法的入侵特征选择

摘要

入侵检测是一种主动防御方式，作为网络安全的第二道防线，成为网络界关注的重要课题。为了获得理想的网络入侵检测率,保证网络的正常运行,提出一种相关性分析和自适应遗传算法的网络入侵特征选择方法.首先采用相关性分析对网络入侵原始特征进行降维,删除其中的冗余特征,然后采用自适应遗传算法找到最优特征子集,最后采用支持向量机作为分类器,并采用KDD1999数据进行验证性实验.结果表明,本文方法要可以快速选择入侵检测的最优特征子集,提高了网络入侵检测率和速度.