入侵检测系统中两种审计数据缩减技术的比较与分析

被引：4

作者：

邹涛

孙宏伟

田新广

李学春

机构：

[1] 国防科技大学电子科学与工程学院

[2] 北京首信股份有限公司网络技术研究所湖南长沙

[3] 北京首信股份有限公司网络技术研究所

[4] 北京

[5] 湖南长沙

来源：

计算机应用 | 2003年 / 07期

关键词：

入侵检测系统; 审计数据; 遗传算法; 支撑矢量机; 神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.08 [];

学科分类号：

0839 ; 1402 ;

摘要：

文中研究了构建IDS时重要输入特征的鉴别问题,在介绍一种基于效能等级的重要特征排序算法(PFRM)基础上,提出一种基于遗传算法的最小特征子集选取算法(FSSGA)。分析了两种算法的特点,并采用相同数据集对其进行实验比较。实验结果表明,与PFRM相比,FSSGA算法在特征减少和攻击检测方面具有更好的性能。

引用

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