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申请/专利权人：湖南人文科技学院
摘要：本发明公开了一种基于因果遗传算法的网络异常流量特征筛选方法及系统，本发明方法包括首先根据特征维度生成初始父代种群；其次利用傅里叶特征转换去除特征之间的虚假关联后再基于因果推理计算特征与标签之间的因果效应权重；然后定义了检测平衡指数、最优特征子集指数、因果效应权重作为适应度指标进行迭代优化；最后基于参考点的非支配排序选择个体形成新的种群，重复迭代优化并将最终选择得到的个体作为筛选出的最优流量特征以用于网络异常检测。本发明旨在实现基于因果遗传算法的网络异常流量特征筛选，使其既能去除冗余信息以提升检测速率，又可以较好的提高攻击检测系统的平衡性，并具备较好的稳定和泛化性能。
主权项：1.一种基于因果遗传算法的网络异常流量特征筛选方法，其特征在于，包括：S101，根据待筛选的流量特征初始化生成M个个体组成的父代种群P，其中个体为特征编码形成的染色体，进化迭代数Gen为1；S102，从父代种群P中随机选择N个个体组成子代种群S；S103，将父代种群P和子代种群S合并生成包含M+N个个体的种群Q；S104，首先判断种群Q中的所有个体已经排序，若尚未排序，则首先为种群Q中的所有个体计算适应度，包括：根据因果推理求出特征与结果标签之间的因果关联权重W，对父代种群P进行解码，选择特征进行训练和检测以求出检测平衡指数、最优特征指数，最后把检测平衡指数、最优特征指数和因果关联权重W一起作为多维度的适应度指标；然后基于个体的适应度和关联参考点对所有个体进行约束支配排序；S105，在排序后种群Q中选择N个个体构成新的父代种群P；S106，判断进化迭代数Gen小于预设阈值Genmax是否成立，若成立则将进化迭代数Gen加1，跳转步骤S102；否则，将最终选择得到的个体作为筛选出的最优流量特征以用于网络异常检测，结束并退出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南人文科技学院 基于因果遗传算法的网络异常流量特征筛选方法及系统
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