發(fā)布時間：2018-11-04 09:02

【摘要】：為了提高網(wǎng)絡入侵檢測率,提出一種改進杜鵑鳥搜索(MCS)算法優(yōu)化最小二乘支持向量機(LSSVM)的入侵檢測模型(MCS-LSSVM).首先將LSSVM的參數(shù)作為杜鵑鳥的鳥巢位置,然后通過模擬杜鵑鳥種群寄生繁衍機制,找到鳥巢最優(yōu)位置,并轉(zhuǎn)化成LSSVM最優(yōu)參數(shù),最后采用最優(yōu)參數(shù)建立最優(yōu)建立入侵檢測模型,并采用KDD CUP 99數(shù)據(jù)集進行仿真測試.仿真結(jié)果表明,MCS-LSSVM不僅提高了網(wǎng)絡入侵的檢測率,而且減少了訓練時間,提高網(wǎng)絡入侵檢測效果.
[Abstract]:In order to improve the detection rate of network intrusion, an improved (MCS) algorithm for rhododendron search is proposed to optimize the intrusion detection model (MCS-LSSVM) of least squares support vector machine (LSSVM). First, the parameters of LSSVM are taken as the nest location of the cuckoo bird, then the optimal location of the nest is found by simulating the parasitic reproduction mechanism of the Rhododendron population, and then the optimal location of the nest is transformed into the optimal parameter of LSSVM. Finally, the optimal intrusion detection model is established by using the optimal parameters. And the KDD CUP 99 data set is used for simulation test. Simulation results show that MCS-LSSVM not only improves the detection rate of network intrusion, but also reduces the training time and improves the effectiveness of network intrusion detection.
【作者單位】： 防災科技學院教務處;湘南學院計算機科學系;湘南學院數(shù)學系;杭州電子科技大學軟件學院;
【基金】：防災科技學院重點資助課題(2012A17)
【分類號】：TP393.08

【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：2309359