基于GA特征选择的网络入侵检测系统实现

入侵侦测系统的设计目标是通过进化计算来优化网络安全分析。本项目的主要目的是在给定数据集上使用遗传算法（GA）来识别最佳特征子集，并借助Ensemble集成分类器，将网络流量准确分类为正常流量或可疑流量。数据集选择的是1999年KDD入侵检测竞赛提供的公开数据集，这些数据模拟了美国空军LAN的网络流量，涵盖TCP转储的连接记录。项目所用数据集包括7周的训练数据（约500万条记录），每条连接记录被标记为“正常”或具体攻击类型。攻击类型主要分为四类：DOS（拒绝服务）、R2L（未经授权远程访问）、U2R（未经授权本地超级用户访问）和探测。最终通过GA选择的特征可帮助提升网络流量分类的准确率。