本文關(guān)鍵詞：基于螢火蟲群優(yōu)化支持向量機(jī)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法

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【摘要】：為了解決支持向量機(jī)(SVM)方法應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中存在的參數(shù)設(shè)置和由樣本不均帶來的分類面偏斜問題,文章提出了一種基于螢火蟲群優(yōu)化支持向量機(jī)(GSO-SVM)的解決方案;算法在進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)的同時增加了修正因子,實(shí)現(xiàn)對分類面的修正,并采用螢火蟲群算法進(jìn)行求解,提高算法跳出局部最優(yōu)的能力;在DARPA數(shù)據(jù)集上的檢測精度達(dá)到97.33%,優(yōu)于SVM和SVDD方法;實(shí)驗結(jié)果表明文章提出的方法能夠有效提高入侵檢測模型的泛化性,降低誤報率和漏報率。
【作者單位】： 長沙民政職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：湖南省科技廳科學(xué)研究項目(2012GK3063) 湖南省教育廳科研項目(12C0939、13C1050)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 0引言隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)(SVM)等技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中的成功應(yīng)用,以學(xué)習(xí)智能為核心的檢測方法成為當(dāng)前業(yè)界的研究熱點(diǎn)[1-2]。本文基于SVM對入侵檢測進(jìn)行研究,SVM應(yīng)用于入侵檢測主要存在兩個問題,一個是參數(shù)設(shè)置問題,參數(shù)設(shè)置直接影響著檢測模型的好壞,另一個是由于正常

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1155210