基于特征优化的网络入侵检测模型设计

摘要

为了克服当前网络入侵检测模型存在的局限性,以获得更加理想的网络入侵检测结果,设计基于特征优化的网络入侵检测模型。首先研究当前网络入侵检测建模现状,分析特征对网络入侵检测结果的影响,然后建立网络入侵检测的特征优化数学模型,通过模拟自然界生物进化的自适应遗传算法对特征优化数学模型的解进行搜索,对最优解反编码得到入侵检测的最优特征子集,最后根据最优特征子集对网络入侵检测的学习样本进行建模,设计最优的网络入侵检测模型。采用网络入侵检测的标准数据集进行仿真对比测试,文中模型的网络入侵检测平均正确率大约为95%,而当前其他网络入侵检测模型均在95%以下,同时该模型的入侵检测建模训练和检测时间大幅度减少,能够获得更优的网络入侵检测效率。