本文關(guān)鍵詞：基于混合核函數(shù)的LSSVM網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法

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【摘要】：針對(duì)常規(guī)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)算法檢測(cè)率低、誤報(bào)率高以及檢測(cè)效率低下等問題,在此使用基于混合核函數(shù)的最小二乘支持向量機(jī)作為網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型的核心算法,使用粒子群優(yōu)化算法對(duì)最小二乘支持向量機(jī)的各個(gè)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。使用著名的KDD CUP99數(shù)據(jù)庫中的部分?jǐn)?shù)據(jù)樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試,以驗(yàn)證所提出網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法的性能。測(cè)試實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的基于混合核函數(shù)的PSO-LSSVM算法具有更好的檢測(cè)性能,提高了檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)率。
【作者單位】： 陜西咸陽師范學(xué)院;
【基金】：咸陽師范學(xué)院專項(xiàng)科研計(jì)劃項(xiàng)目:基于人工智能的三維油藏?cái)?shù)據(jù)處理研究(07XSYK224) 陜西省教育廳專項(xiàng)科研計(jì)劃項(xiàng)目:信息化環(huán)境下關(guān)中方言的保護(hù)與傳承(12JK0212) 陜西省教育廳科研項(xiàng)目(2013JK0524)研究成果
【分類號(hào)】：TP393.08;TP18
【正文快照】： 0引言隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)得到了廣泛的普及,為人們的生活、學(xué)習(xí)、工作帶來了無限的便利,可以說人們已經(jīng)無法離開互聯(lián)網(wǎng)。互聯(lián)網(wǎng)為人們帶來便利的同時(shí),也帶來了新的問題,也就是互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)安全問題。隨著互聯(lián)網(wǎng)犯罪率的逐年升高以及惡劣程度逐漸加劇,

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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【相似文獻(xiàn)】

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1 劉奇有,程思遠(yuǎn);淺談網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)技術(shù)[J];電信工程技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化;2003年08期

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本文編號(hào)：1139694