| 反向学习粒子群算法和多层分类器相融合的网络入侵检测 |
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| 引用本文： | 张永强,张墨华. 反向学习粒子群算法和多层分类器相融合的网络入侵检测[J]. 计算机应用与软件, 2015, 0(4) |
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| 作者姓名： | 张永强 张墨华 |
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| 作者单位： | 河南财经政法大学计算机与信息工程学院 河南 郑州450002 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61202285)；河南省科技攻关项目(132102210501)。 |
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| 摘 要： | 为了提高网络入侵检测率,提出一种反向学习粒子群算法和多层次分类器相融合的网络入侵检测模型。首先将反向学习粒子群算法优化最小二乘支持向量机,以提高分类性能;然后利用由粗到精策略构造多层的网络入侵分类器降低计算时间杂度复;最后采用KDD 99数据集进行仿真测试。仿真结果表明,相对于其他检测模型,该模型不仅提高了网络入侵检测率,降低了入侵检测误报率,同时加快了入侵检测速度,为网络安全提供了有效保证。
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| 关 键 词： | 最小二乘支持向量机 反向学习 粒子群优化算法 网络入侵 多层分类器 |
NETWORKS INTRUSION DETECTION WITH FUSION OF REVERSE LEARNING PARTICLE SWARM OPTIMISATION AND MULTILAYER CLASSIFIER |
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| Zhang Yongqiang,Zhang Mohua. NETWORKS INTRUSION DETECTION WITH FUSION OF REVERSE LEARNING PARTICLE SWARM OPTIMISATION AND MULTILAYER CLASSIFIER[J]. Computer Applications and Software, 2015, 0(4) |
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| Authors: | Zhang Yongqiang Zhang Mohua |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Least square support vector machine (LSSVM) Reverse learning Particle swarm optimisation Network intrusion Multi-layer classifier |
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