现代电子技术

2020, v.43;No.561(10) 79-82

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一种基于ALO-SVM算法的入侵检测方法
Intrusion detection method based on ALO-SVM algorithm

陈卓;单欣欣;

摘要(Abstract):

入侵检测一直是网络安全领域的热点研究方向,为了提高网络入侵检测的速度和准确性,提出一种在PCA降维的基础上,基于蚁狮优化算法(The Ant Lion Optimizer,ALO)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的入侵检测方法。该算法首先利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对数据进行降维处理以去除冗余数据,并利用ALO算法优化SVM的参数,然后根据优化后的SVM建立入侵检测模型,最后利用由PCA处理过的KDDCUP99数据集验证检测模型。实验结果表明,所提方法相较于简单的ALO优化SVM和PSO-SVM算法,在提高正确率的基础上,检测速度有显著提高。

关键词(KeyWords): 入侵检测;数据处理;检测模型建立;蚁狮优化算法;支持向量机;分类测试

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(61601178);; 湖北省自然科学基金(2018CFB545)

作者(Author): 陈卓;单欣欣;

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参考文献(References):

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