本文選題：異常入侵檢測(cè) + 支持向量機(jī)　； 參考：《青島科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2013年05期

【摘要】：為了研究網(wǎng)絡(luò)異常入侵檢測(cè)問(wèn)題,將支持向量機(jī)(SVM)和遺傳(GA)算法融合并應(yīng)用于入侵檢測(cè)領(lǐng)域,區(qū)分正常和異常的用戶行為,實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的入侵檢測(cè)。傳統(tǒng)SVM算法易產(chǎn)生訓(xùn)練參數(shù)選擇不當(dāng),難以獲得較高的檢測(cè)效率和分類精度等問(wèn)題。針對(duì)此問(wèn)題,提出了一種優(yōu)化的基于SVM-GA融合的入侵檢測(cè)方法,首先對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理簡(jiǎn)化輸入,然后通過(guò)遺傳算法對(duì)SVM訓(xùn)練參數(shù)進(jìn)行同步優(yōu)化,最后采用SVM算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè),分類識(shí)別得到網(wǎng)絡(luò)入侵結(jié)果。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該融合算法訓(xùn)練時(shí)間短、檢測(cè)精度高、誤報(bào)率和漏報(bào)率低,是一種有效可行的入侵檢測(cè)方法。
[Abstract]:In order to study the problem of network anomaly intrusion detection, support vector machine (SVM) and genetic algorithm (GA) are combined and applied to the field of intrusion detection. The traditional SVM algorithm is prone to improper selection of training parameters, which makes it difficult to obtain high detection efficiency and classification accuracy. To solve this problem, an optimized intrusion detection method based on SVM-GA fusion is proposed. Firstly, the network intrusion data is normalized to simplify the input, and then the SVM training parameters are synchronized optimized by genetic algorithm. Finally, SVM algorithm is used to detect the network data, and the result of network intrusion is obtained by classification and recognition. Simulation results show that the fusion algorithm is an effective and feasible intrusion detection method with short training time, high detection accuracy, low false alarm rate and low false alarm rate.
【作者單位】： 黃淮學(xué)院信息工程學(xué)院;
【基金】：河南省科技攻關(guān)項(xiàng)目(122102210510)
【分類號(hào)】：TP393.08

【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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本文編號(hào)：2115674