基于种群聚类和互信息的入侵检测方法

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摘要：网络中爆炸式增长的数据对于数据分析处理方法提出了更大的挑战 ，尤其在入侵检测领域。针对网络数据样本量的持续增大和数据维度的迅速增加问题 ，首先从特征选择的角度入手 ，提出一种基于种群聚类的特征选择方法 ，定义相似度函数和优度值函数 ，实现粒子群算法初始种群的均匀分布;其次 ，将基于互信息的信息度量方法集成到基于种群聚类的特征选择方法中 ，进一步从局部与全局相结合优化的角度 ，实现所选特征与目标类的最大相关;最后采用支持向量机作为分类器 ，并定义包含检测率和误报率的双目标函数作为适应度函数 ，进行入侵检测。（剩余11136字）