【摘 要】
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为了保障网络系统的安全与稳定,需要进行网络入侵检测模型研究,目前具有代表性的检测系统是基于遗传算法找出网络入侵的特征子集,但该系统检测准确性较低且训练时间过长。为
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为了保障网络系统的安全与稳定,需要进行网络入侵检测模型研究,目前具有代表性的检测系统是基于遗传算法找出网络入侵的特征子集,但该系统检测准确性较低且训练时间过长。为此,本文将特征选择算法应用到网络实时入侵检测系统中,提出了一种基于特征选择的实时入侵检测方法。通过搭建非法入侵检测实验平台将该方法与基于遗传算法的网络入侵检测方法做比较,实验结果表明,该方法在检测攻击的准确率方面优于另一入侵检测系统,并且所需检测时间也短于另一检测系统。
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