基于WLA优化混合核LSSVM的网络入侵检测模型

针对网络数据维度高、分布差异较大等引起的网络入侵检测时间开销大，精度低、泛化性差的问题，提出混合入侵检测模型(Hybrid intrusion detection model,简称HIDM)。首先通过对比检测效果选择互信息理论作为HIDM模型的特征选择模块，用来实现特征降维和节省开销；接着利用非线性递减因子、自适应权值策略结合鲸鱼优化算法提出鲸鱼提升算法(Whale Lifting Algorithm,简称WLA),最后利用WLA优化混合核最小二乘支持向量机的参数构建了HIDM模型，有效检测网络入侵。基于NSL-KDD数据集的仿真结果表明HIDM模型针对网络攻击的检测率、准确率和误报率分别达到了99.63%, 99.4%和0.86%;同部分已有研究相比检测率有所提升；同时利用CICIDS2018数据集验证了HIDM模型的泛化性。