将模拟回火集成到以子为灵感的优化算法中,用于网络入侵检测系统中的特征选择
Wanwei Huang1, Haobin Tian1, Sunan Wang2
1College of Software Engineering, Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou, Henan, China.
PeerJ. Computer science
|August 15, 2024
概括
一个新的特征选择算法SABPIO通过识别关键数据特征来改善5G中的网络入侵检测. 这提高了检测准确度,并大大减少了系统训练和测试时间.
科学领域:
- 网络安全 网络安全
- 网络工程 网络工程
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 由于大量设备,5G网络面临着增加的流量和复杂的模式.
- 传统的入侵检测系统难以处理高维和复杂的网络数据.
- 这导致复杂的模型,精度降低,检测时间延长.
研究的目的:
- 为网络入侵检测提出一个改进的功能选择算法 (SABPIO).
- 为应对5G网络流量的高维度和复杂性的挑战.
- 提高入侵检测系统的准确性和效率.
主要方法:
- 使用一次性编码和标准化预处理原始网络数据.
- 在SABPIO中使用模拟化和人口衰减因子进行特征选择.
- 在UNSW-NB15,NLS-KDD和CIC-IDS-2017数据集上使用决策树和随机森林分类器评估所选特征.
主要成果:
- SABPIO有效地识别了网络流量特征中最有指示性的子集.
- 该方法显著减少了系统训练时间 (3.2x) 和测试时间 (0.3x).
- 实现了F1得分1.21%-2.19%的比CPIO和1.79%-4.52%的比XGBoost的改善.
结论:
- SABPIO提供了一种合理有效的方法来选择用于网络入侵检测的功能.
- 该算法提高了检测速率,并减少了5G环境中的计算开销.
- 与现有方法相比,SABPIO在改进入侵检测指标方面表现优越.
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