IDS自适应特征选择算法——进化包装(Wrapper)算法分析  

Feature Selection for Intrusion Detection:An Evolutionary Wrapper Approach

作　　者：董小国[1] 丁冉[1] 

机构地区：[1]北京化工大学信息学院,100029

出　　处：《微计算机信息》2006年第11X期46-48,314,共4页Control & Automation

基　　金：国家"十五"资助项目("十五"211CERS-08)

摘　　要：随着网络技术和网络规模的不断发展,网络安全已经成为人们无法回避的问题,因此为了保护现在越来越多的敏感信息,入侵检测技术也成为了一种非常重要的技术,得到了越来越多的重视。然而对其中一个重要部分―特征的自动选择的研究非常少。本文提出了一个EA用来执行特征的自动选择以及对RBF网络的自动优化。经过特征选择这个步骤可以显著的减少输入特征的数量,这样可以有效的减少过适应。此外,减少输入特征数目,还可以减少神经网络的执行时间。With the ongoing growth of the Intemet, intrusion detection systems（IDS）play an increasing role in securing communication networks.Although, feature selection is an important task for almost all neural network applications,only very few investigations dealing with any type of automated feature selection are known in the area of intrusion detection.This article sets ant an evolutionary algorithm （EA）that performs the tasks of feature selection and architecture optimization for radial basis function（RBF）networks automatically.

关 键 词：入侵 入侵检测 神经网络 特征选择 

分 类 号：TP309.7[自动化与计算机技术—计算机系统结构]