自动化技术与应用
自動化技術與應用
자동화기술여응용
TECHNIQUES OF AUTOMATION AND APPLICATIONS
2011年
3期
27-29,49
,共4页
遗传算法%支持向量机%入侵检测
遺傳算法%支持嚮量機%入侵檢測
유전산법%지지향량궤%입침검측
入侵检测实质上是一个分类的问题,对于提高分类精度是十分重要的.支持向量机(SVM)是一个功能强人的用于解决分类问题的工具.基于支持向量机的入侵检测精度较高,但如何获得更高的精度是一个新的问题.本文利用基于支持向量机和遗传算法(GA)的入侵检测来解决这些问题.我们首先利用遗传算法进行特征选择及优化,然后使用支持向量机模型来检测入侵行为.为了验证我们的方法,我们利用(KDD)Cup99数据集测试并分析它的性能.实验结果表明,本文提出的方法是一种有效的网络入侵检测方法.
入侵檢測實質上是一箇分類的問題,對于提高分類精度是十分重要的.支持嚮量機(SVM)是一箇功能彊人的用于解決分類問題的工具.基于支持嚮量機的入侵檢測精度較高,但如何穫得更高的精度是一箇新的問題.本文利用基于支持嚮量機和遺傳算法(GA)的入侵檢測來解決這些問題.我們首先利用遺傳算法進行特徵選擇及優化,然後使用支持嚮量機模型來檢測入侵行為.為瞭驗證我們的方法,我們利用(KDD)Cup99數據集測試併分析它的性能.實驗結果錶明,本文提齣的方法是一種有效的網絡入侵檢測方法.
입침검측실질상시일개분류적문제,대우제고분류정도시십분중요적.지지향량궤(SVM)시일개공능강인적용우해결분류문제적공구.기우지지향량궤적입침검측정도교고,단여하획득경고적정도시일개신적문제.본문이용기우지지향량궤화유전산법(GA)적입침검측래해결저사문제.아문수선이용유전산법진행특정선택급우화,연후사용지지향량궤모형래검측입침행위.위료험증아문적방법,아문이용(KDD)Cup99수거집측시병분석타적성능.실험결과표명,본문제출적방법시일충유효적망락입침검측방법.
