本文關(guān)鍵詞：基于云PSO的RVM入侵檢測

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【摘要】：入侵檢測可為計算機網(wǎng)絡(luò)信息提供安全保障,在其方法研究中,由于相關(guān)向量機(RVM)具有高稀疏性且預(yù)測中使用概率因素,在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中優(yōu)于支持向量機.然而RVM的核函數(shù)參數(shù)是經(jīng)驗估計的,為此,提出一種基于云模型的粒子群優(yōu)化算法的RVM方法,即采用云粒子群算法確定RVM的核參數(shù),構(gòu)建RVM分類模型,再采用一對一分類方法進行多類檢測分類.經(jīng)入侵檢測實驗研究,所得結(jié)果表明所提出的方法優(yōu)于基于常規(guī)相關(guān)向量機的檢測方法,且具有更高的入侵檢測精度.
【作者單位】： 天津城建大學(xué)計算機與信息工程學(xué)院;河北工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51208168) 國家星火計劃項目(2014GA610018) 天津市自然科學(xué)基金項目(11JCYBJC00900) 河北省引進留學(xué)人員基金項目(JFS-2012-13001) 天津市高等學(xué)�？萍及l(fā)展基金計劃項目(20110814)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 0引言隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的全面普及,信息量的爆炸式增加,網(wǎng)絡(luò)的傳輸和接入量呈指數(shù)形式增長,同時網(wǎng)絡(luò)的入侵、攻擊手段也是層出不窮.入侵檢測(ID)就是對系統(tǒng)的攻擊企圖和攻擊行為實時監(jiān)測,對正常網(wǎng)絡(luò)行為和異常入侵行為進行區(qū)分,并將異常入侵行為進行分類.分類方法,尤其是智能分

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10 張q，

本文編號：1197652