基于自适应遗传算法的入侵检测特征选择方法

针对网络入侵检测所处理数据特征维数高、入侵检测系统负荷大、检测速度慢等问题,提出了一种将自适应遗传算法与信息增益相结合的特征选择方法,并采用基于支持向量机的分类器作为自适应遗传算法中适应度函数的计算与特征选择结果性能的评价。实验采用入侵检测KDDCUP99数据集,将原41维特征属性约简为13维,通过和自适应遗传算法,回溯搜索算法与信息增益相结合的特征选择方法等2种算法的对比实验,表明基于自适应遗传算法的特征选择算法具有更优的解空间寻优能力和特征约简能力。