论文研究 基于GAIG特征选择算法的轻量化DDoS攻击检测方法.pdf

为了提高基于分类的DDoS攻击检测方法的实时性，通过结合轻量级入侵检测提出了以遗传算法为搜索策略、信息增益为子集评估标准的filter型特征选择算法（feature selection based on genetic algorithm and information gain，GAIG），提取具有高区分度的相对最小特征子集。在此基础上对比了Nave Bayes、C4.5、SVM、RBF network、Random forest和Random tree这六种常用分类器的性能，并选取Random tree构建了一种轻量化的DDoS攻击检测系统。实验结果表明，GAIG算法使分类器在尽可能不降