基于混合二进制灰狼算法的入侵检测特征选择方法
来源：计算机应用与软件杂志2024年第11期北京时间：
作者：胡琦渊, 赵志衡, 罗思婕, 刘勇
摘要：为了减少数据集的冗余特征对入侵检测分类器训练用时和检测精度的影响，对二进制灰狼算法的变异概率问题进行分析，重构逼近向量表达式，改善算法的种群变异机制，加快特征降维，减少分类器训练用时；融入粒子群算法的迭代决策形式，增强算法寻优能力；采用混合二进制灰狼算法进行包裹式特征选择，使得数据集特征结构适合于决策树分类器。经NSLKDD数据集测试，该方法对DoS、Probe攻击流量的检测精度较好，适合用于数据平衡分布的数据集。
关键词：二进制灰狼算法, 特征选择, 入侵检测, 决策树
