[发明专利]基于信息增益的PSO特征选择权重入侵检测方法及系统在审
| 申请号： | 201910428034.3 | 申请日： | 2019-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN110149330A | 公开（公告）日： | 2019-08-20 |
| 发明（设计）人： | 潘晓君;张佑春 | 申请（专利权）人： | 潘晓君 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N3/00 |
| 代理公司： | 合肥中谷知识产权代理事务所(普通合伙) 34146 | 代理人： | 洪玲 |
| 地址： | 230000 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于信息增益的PSO特征选择权重入侵检测方法及系统，该方法包括获取目标对象数据，形成作为入侵检测的基础数据样本集，并基于覆盖算法对基础数据样本集处理后，获取测试样本集以及测试样本集的分类结果；对所述测试样本集进行预处理之后，基于信息增益度量特征子集的权重以及粒子群优化算法形成符合入侵检测的测试样本集；分析所述基础数据集，检测出具有攻击行为的数据；根据所述具有攻击行为的数据作出报警。通过本发明的方案较好地消除了冗余特征，降低了检测数据的维数，加速了检测的效率，使整个入侵检测的性能有了较大的提升。 | ||
| 搜索关键词： | 入侵检测 测试样本集 基础数据 信息增益 权重 攻击行为 特征选择 样本集 粒子群优化算法 预处理 对象数据 分类结果 获取目标 检测数据 冗余特征 特征子集 检测 度量 算法 维数 报警 覆盖 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于信息增益的PSO特征选择权重入侵检测方法，其特征在于，所述方法包括，步骤S1、获取目标对象数据，形成作为入侵检测的基础数据样本集，并基于覆盖算法对基础数据样本集进行处理，获取测试样本集以及测试样本集的分类结果；步骤S2、对分类后的测试样本集进行预处理，然后基于信息增益度量特征子集的权重以及粒子群优化算法形成符合入侵检测的测试样本集；步骤S3、分析所述符合入侵检测的测试样本集，检测出具有攻击行为的数据；步骤S4、根据所述具有攻击行为的数据作出报警。
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