【摘要】：針對最小二支持向量機(LSSVM)參數(shù)選擇難題,提出一種蝙蝠(BA)算法優(yōu)化的LSSVM網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型(BA-LSSVM)。首先將LSSVM參數(shù)編碼為蝙蝠個體,并以網(wǎng)絡(luò)入侵檢測正確率作為參數(shù)目標優(yōu)化函數(shù),然后通過模擬蝙蝠飛行過程找到LSSVM最優(yōu)參數(shù),最后根據(jù)最優(yōu)參數(shù)建立網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型。在Matlab2012平臺采用KDD CUP 99數(shù)據(jù)集進行仿真測試。仿真結(jié)果表明,相對于其它網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型,BA-LSSVM提高了網(wǎng)絡(luò)入侵檢測檢測率,加快了網(wǎng)絡(luò)入侵檢測速度。
[Abstract]:Aiming at the problem of (LSSVM) parameter selection of least squares support vector machines, a bat (BA) algorithm optimized LSSVM network intrusion detection model (BA-LSSVM) is proposed. Firstly, the LSSVM parameters are coded as bat individuals, and the correct rate of network intrusion detection is taken as the optimization function of the parameters. Then the optimal parameters of LSSVM are found by simulating the bat flight process. Finally, the network intrusion detection model is established according to the optimal parameters. KDD CUP 99 data set is used for simulation test on Matlab2012 platform. The simulation results show that compared with other network intrusion detection models, BA-LSSVM improves the detection rate of network intrusion and speeds up the speed of network intrusion detection.
【作者單位】： 四川工程職業(yè)技術(shù)學院計算機科學系;
【分類號】：TP393.08;TP18

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2263011