| IA-SVM算法在网络入侵检测中的研究 |
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| 引用本文： | 黄艳秋.IA-SVM算法在网络入侵检测中的研究[J].计算机仿真,2011,28(1). |
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| 作者姓名： | 黄艳秋 |
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| 作者单位： | 上海邦德学院,上海,200444 |
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| 摘 要： | 研究网络入侵检测问题,网络入侵具有不确定性、多变性和动态性,传统检测方法不能很好的识别这种特性,且传统支持向量机参数采优化方法易出现参数选择不当,导致网络入侵检测准确率低.为了提高网络入侵检测准确率,将免疫算法引入到网络入侵检测中,用其优化支持向量机参数.方法将网络入侵检测数据输入到支持向量机中学习,将支持向量机参数作为免疫算法的抗体,把网络入侵检测准确率作为免疫算法抗原,通过抗体和抗原相互作用得到最优的支持向量机参数,然后对网络入侵数据检测得到入侵检测结果,最后通过DRAP网络入侵数据集对该方法进行仿真.仿真结果表明,相对传统网络入侵检测方法,新方法学习速度快,检测准确率高,很好地解决了传统检测方法准确率低的难题,为网络安全提供了保障.
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| 关 键 词： | 支持向量机 免疫算法 网络异常 入侵检测 |
Research Network Intrusion Detection Based on Combination of PCA and SVM |
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| HUANG Yan-qiu.Research Network Intrusion Detection Based on Combination of PCA and SVM[J].Computer Simulation,2011,28(1). |
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| Authors: | HUANG Yan-qiu |
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| Keywords: | |
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