[发明专利]一种基于特征选择算法的网络入侵检测方法在审
| 申请号： | 202011313089.9 | 申请日： | 2020-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN112511519A | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 程相鑫;吴克河;赵彤;肖卓;姜媛;王昱颖;李为;高雪;王皓民;樊祺 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学;国家电网公司;国网山东省电力公司信息通信公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06 |
| 代理公司： | 南京中律知识产权代理事务所(普通合伙) 32341 | 代理人： | 李建芳 |
| 地址： | 102206 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征选择算法的网络入侵检测方法，包括如下步骤：1：使用QBSO‑FS算法，对NSL‑KDD数据在多种机器学习模型上的分类效果进行优化，获得优化子集；2：使用步骤1得到的优化子集，联合决策出新的特征子集；3：使用步骤2得到新的特征子集作为输入，用于复杂机器学习模型分类使用。本发明方法是基于QBSO‑FS和机器学习的入侵检测方法，原始数据经过特征选择后在普通机器学习算法中分类精度有效提升，在融合多种机器学习算法分类的最优特征子集后，数据集在高性能机器学习分类算法上表现优于一般特征选择算法；通过使用特征选择来提升机器学习算法的分类精度，适用于物联网环境下设备计算资源不多的情况，实际布控可行性是高于复杂的深度学习模型的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 选择 算法 网络 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
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