一种基于鸽群优化算法的入侵检测技术
2021年电子技术应用第2期
王 康，霍朝宾，李青旭
华北计算机系统工程研究所，北京100083
摘要： 群体智能在解决非确定性多项式(NP)问题或搜索空间过大的问题时有着显著优势。将鸽群优化(Pigeon Inspired Optimization，PIO)算法应用于入侵检测系统的特征选择中。提出基于Sigmoid的PIO(SPIO)和基于Cosine余弦相似度的PIO(CPIO)算法对入侵检测数据集KDDCUP99进行特征选择，并用机器学习的方法进行实验，建立模型并评估结果。
中圖分類號： TN97
文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.200420
中文引用格式： 王康，霍朝賓，李青旭. 一種基于鴿群優化算法的入侵檢測技術[J].電子技術應用，2021，47(2)：11-15.
英文引用格式： Wang Kang，Huo Chaobin，Li Qingxu. An intrusion detection technique based on pigeon inspired optimization algorithm[J]. Application of Electronic Technique，2021，47(2)：11-15.
文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.200420
中文引用格式： 王康，霍朝賓，李青旭. 一種基于鴿群優化算法的入侵檢測技術[J].電子技術應用，2021，47(2)：11-15.
英文引用格式： Wang Kang，Huo Chaobin，Li Qingxu. An intrusion detection technique based on pigeon inspired optimization algorithm[J]. Application of Electronic Technique，2021，47(2)：11-15.
An intrusion detection technique based on pigeon inspired optimization algorithm
Wang Kang，Huo Chaobin，Li Qingxu
National Computer System Engineering Research Institute of China，Beijing 100083，China
Abstract： Swarm intelligence has significant advantages in solving nondeterministic polynomial(NP) problems or problems with too much search space. In this paper, pigeon inspired optimization(PIO) is applied to the feature selection of intrusion detection systems. The Sigmoid-based PIO(SPIO) and Cosine-based PIO(CPIO) algorithms were proposed to select the features of the intrusion detection data set KDDCUP99 and conduct experiments with the method of machine learning to build the model and evaluate the results.
Key words : PIO；KDDCUP99；machine learning
0 引言
隨著互聯網使用規模的不斷擴大，網絡上傳輸的重要信息也在逐漸增加，但也暴露出很多的安全性問題。入侵檢測系統作為網絡空間安全的核心組件，直接影響了網絡的安全性。入侵檢測的主要功能是識別網絡中可能包含攻擊的非正常行為。根據入侵檢測功能的執行位置，可分為基于網絡的入侵檢測和基于主機的入侵檢測。
本文將介紹一種鴿群優化算法應用于入侵檢測系統。通過提出的算法對公開數據集進行特征選擇，然后用決策樹對選擇的特征進行建模分析。特征選擇后的數據集維度顯著降低，不但加快和簡化了模型的建立，還提高了模型的泛化性。在此基礎上，對算法進行了一定程度改進，使其更適合于離散空間的特征選擇。
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作者信息:
王 康，霍朝賓，李青旭
(華北計算機系統工程研究所，北京100083)
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