本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)蟻群算法優(yōu)化SVM參數(shù)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型研究

  更多相關(guān)文章： 網(wǎng)絡(luò)入侵檢測 支持向量機(jī)(SVM) 高斯變異 改進(jìn)蟻群算法(MACO)

【摘要】：基于支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型泛化能力與其參數(shù)選取密切相關(guān),因此SVM參數(shù)優(yōu)化是一個(gè)難題。為進(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò)入侵檢測率,提出一種改進(jìn)蟻群優(yōu)化SVM參數(shù)算法(modified ant colony optimization algorithm-support vector machine,MACO-SVM)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型。首先采用蟻群搜索路徑節(jié)點(diǎn)代表支持向量機(jī)參數(shù),將網(wǎng)絡(luò)入侵檢測率做為目標(biāo)函數(shù),然后通過蟻群算法的全局尋優(yōu)能力和反饋機(jī)制尋找最優(yōu)參數(shù),并對螞蟻進(jìn)行高斯變異,克服蟻群陷入局部極值,最后將最優(yōu)路徑上的節(jié)點(diǎn)連接起來得到SVM的最優(yōu)參數(shù),建立最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型。采用KDD99數(shù)據(jù)集對模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),仿真結(jié)果表明,MACO-SVM不僅提高了網(wǎng)絡(luò)入侵的檢測效率,而且獲得了更高的檢測率。
【作者單位】： 天津城建大學(xué)信息中心;平頂山學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 網(wǎng)絡(luò)入侵檢測 支持向量機(jī)(SVM) 高斯變異 改進(jìn)蟻群算法(MACO)
【基金】：天津市高等學(xué)校科技發(fā)展基金計(jì)劃項(xiàng)目(20121103)~~
【分類號】：TP393.08;TP18
【正文快照】： 0引言隨著互聯(lián)網(wǎng)用戶不斷增加,網(wǎng)絡(luò)更加開放,網(wǎng)絡(luò)安全引起人們的廣泛關(guān)注,相對于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)防范技術(shù)如防火墻,網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)(intrusion detection sys-tem,IDS)可以對網(wǎng)絡(luò)入侵行為進(jìn)行主動攔截,并提出警告,實(shí)際應(yīng)用價(jià)值更大,因此,如何提高網(wǎng)絡(luò)入侵檢測效果一直網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的

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本文編號：1059297