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混合杂草算法优化支持向量机的网络入侵检测
引用本文:李佳.混合杂草算法优化支持向量机的网络入侵检测[J].计算机应用与软件,2015(2):311-314.
作者姓名:李佳
作者单位:江苏食品职业技术学院信息工程系 江苏 淮安 223003
摘    要:为了提高网络入侵检测的正确率,提出一种混合入侵杂草HIWO(hybrid invasive weed optimization)算法优化SVM的网络入侵检测模型(HIWO-SVM)。该模型将SVM参数编码为入侵杂草,并以网络入侵检测率作为杂草种子适应度函数,然后通过模拟杂草入侵种子的空间扩散、生长、繁殖和竞争等过程找到SVM的最优参数。在寻优过程中引入遗传算法交叉操作以增强HIWO算法跳出局部极值的能力,最后根据最优参数建立网络入侵检测模型。在Matlab 2012平台采用KDD CUP 99数据集仿真测试,结果表明HIWO-SVM可以获得满意的网络入侵检测效果。

关 键 词:网络入侵  支持向量机  参数优化  入侵杂草算法

NETWORK INTRUSION DETECTION BASED ON SVM OPTIMISED BY HYBRID INVASIVE WEED OPTIMISATION
Li Jia.NETWORK INTRUSION DETECTION BASED ON SVM OPTIMISED BY HYBRID INVASIVE WEED OPTIMISATION[J].Computer Applications and Software,2015(2):311-314.
Authors:Li Jia
Affiliation:Li Jia;Department of Information Engineering,Jiangsu Food Science College;
Abstract:
Keywords:Network intrusion  Support vector machine  Parameters optimisation  Invasive weed optimisation
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