%0 Journal Article
%T Feature selection of intrusion detection based on genetic algorithm<br>基于遗传算法的入侵检测特征选择*
%A ZHU Hong-ping
%A GONG Qing-ge
%A LEI Zhan-bo
%A <br>朱红萍
%A 巩青歌
%A 雷战波
%J 计算机应用研究
%D 2012
%I 
%X 针对入侵检测日志数据存在大量不相关特征和冗余特征，导致入侵检测数据集维数较高，检测算法实时性较低的问题，提出一种基于遗传算法的入侵检测特征选择算法。首先删除入侵检测数据集中的不相关特征及冗余特征，构建有效特征集L，并通过偏F检验对特征进一步选择，构成待优化特征集L′；然后采用遗传算法对L′进行优化选择，选出最能反映系统状态的特征集L″。仿真实验结果证明，该算法在保证特征分类精度和确保入侵检测漏检率、误检率尽量小的前提下明显提高了入侵检测的效率。
%K intrusion detection
%K feature selection
%K partial checkout
%K genetic algorithm<br>入侵检测
%K 特征选择
%K 偏F检验
%K 遗传算法
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=A9D9BE08CDC44144BE8B5685705D3AED&aid=DD72437537278C17A5AA4311ABCABAB8&yid=99E9153A83D4CB11&vid=771469D9D58C34FF&iid=E158A972A605785F&sid=656BC79BFC7F0F4B&eid=8EA44A8F6C7F424F&journal_id=1001-3695&journal_name=计算机应用研究&referenced_num=0&reference_num=8