| 改进灰狼算法优化支持向量机的入侵检测研究 |
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| 引用本文： | 欧元芳,缪祥华.改进灰狼算法优化支持向量机的入侵检测研究[J].化工自动化及仪表,2022,49(2):219-226. |
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| 作者姓名： | 欧元芳 缪祥华 |
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| 作者单位： | 昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明理工大学信息工程与自动化学院;昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室 |
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| 基金项目： | 2021年深信服科技股份有限公司教育部产学合作协同育人项目； |
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| 摘 要： | 针对支持向量机参数设置不当导致入侵检测分类性能不佳的问题，提出一种改进灰狼算法优化支持向量机（IGWO-SVM）的入侵检测模型。首先，针对入侵检测数据维度较高的问题，利用降噪自编码器（DAE）对高维数据进行特征提取，获得低维特征；然后，用随机动态调整收敛因子的灰狼算法寻找支持向量机的最优参数，构建IGWO-SVM的分类模型；最后，将提取到的低维特征输入到IGWO-SVM分类模型中进行入侵检测分类。实验结果表明：IGWO-SVM模型不仅能够避免灰狼算法陷入局部最优，而且能够提高入侵检测分类性能。
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| 关 键 词： | 网络入侵检测 IGWO-SVM 数据降维 随机调整收敛因子 |
Research on Intrusion Detection Based on Support Vector Machines Optimized by Improved Gray Wolf Algorithm |
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| OU Yuan-fang,MIAO Xiang-hua.Research on Intrusion Detection Based on Support Vector Machines Optimized by Improved Gray Wolf Algorithm[J].Control and Instruments In Chemical Industry,2022,49(2):219-226. |
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| Authors: | OU Yuan-fang MIAO Xiang-hua |
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