| PSO-SVM在网络入侵检测中的应用 |
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| 引用本文： | 向昌盛,张林峰.PSO-SVM在网络入侵检测中的应用[J].计算机工程与设计,2013,34(4). |
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| 作者姓名： | 向昌盛 张林峰 |
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| 作者单位： | 1. 湖南工程学院计算机与通信系,湖南湘潭,411104
2. 湖南农业大学信息科学技术学院,湖南长沙,410128 |
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| 基金项目： | 湖南省教育厅研究基金项目，湖南省科技厅研究基金项目 |
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| 摘 要： | 为了提高网络入侵检测效果以加强网络安全性,提出一种网络状态特征和支持向量机(SVM)参数联合选择的网络入侵检测模型(PSO-SVM).以网络入侵检测正确率作为目标,特征子集和SVM参数作为约束条件建立数学模型,通过粒子群优化算法对模型进行求解,找到最优特征子集和SVM参数,利用KDD Cup 99数据集对算法性能进行测试.测试结果表明,相对于其它入侵检测算法,PSO-SVM可以找到更优特征子集和SVM参数,加快了检测速度,有效地提高了网络入侵检测正确率,为网络入侵检测提供了一种新的研究思路.
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| 关 键 词： | 网络入侵检测 特征选择 模型参数 粒子群优化算法 |
Application of support vector machine optimized by particle swarm optimization algorithm in network intrusion detection |
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| XIANG Chang-sheng
,
ZHANG Lin-feng.Application of support vector machine optimized by particle swarm optimization algorithm in network intrusion detection[J].Computer Engineering and Design,2013,34(4). |
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| Authors: | XIANG Chang-sheng ZHANG Lin-feng |
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