西安电子科技大学学报 ›› 2023, Vol. 50 ›› Issue (4): 132-138.doi: 10.19665/j.issn1001-2400.2023.04.013
摘要:
入侵检测领域中,数据的冗余和无关特征不仅减缓了分类的过程,而且会妨碍分类器做出准确的决策,导致入侵检测系统性能下降。针对入侵检测高维数据集带来的系统准确率较低的问题,提出人工鱼群特征选择的网络入侵检测系统。首先对原始数据集预处理,对数据进行清洗并标准化;然后结合自适应参数变化和多目标优化算法,提出一种改进的多目标人工鱼群算法,通过动态优化搜索空间,提升搜索能力,选择最优的特征子集;最后提出一种基于遗传算法和CatBoost的改进多目标人工鱼群优化方法的入侵检测模型,对生成的多组特征子集输入CatBoost进行分类并进行特征评估,检验特征选择的有效性。通过在NSL-KDD数据集上验证,提出的特征选择算法使用17维特征得到约93.97%的准确率,在UNSW-NB15数据集上,算法使用24维特征得到约95.06%的准确率。仿真结果表明,所提算法在维度低的同时可获得高准确率,与现有特征选择方法相比具有一定优势。
中图分类号: