计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
15期
74-77
,共4页
易晓梅%吴鹏%刘丽娟%戴丹
易曉梅%吳鵬%劉麗娟%戴丹
역효매%오붕%류려연%대단
入侵检测%支持向量机%粒子群算法%网络安全
入侵檢測%支持嚮量機%粒子群算法%網絡安全
입침검측%지지향량궤%입자군산법%망락안전
提出基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的入侵检测方法,为优化SVM性能,使用PSO的全局搜索特性寻找SVM的最优参数C和σ；为避免PSO算法陷入局部最优,引入变异操作,找到最优参数组合后进行基于PSO SVM入侵检测算法的训练和检测,解决了入侵检测系统准确度难题.仿真实验表明该方法的检测率为92.8％,误报率为6.911 9％,漏报率为9.708 7％,对KDDCUP竞赛的最佳结果有一定程度的提高,实验结果验证了该算法的有效性和可行性.
提齣基于粒子群優化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和支持嚮量機(Support Vector Machines,SVM)的入侵檢測方法,為優化SVM性能,使用PSO的全跼搜索特性尋找SVM的最優參數C和σ；為避免PSO算法陷入跼部最優,引入變異操作,找到最優參數組閤後進行基于PSO SVM入侵檢測算法的訓練和檢測,解決瞭入侵檢測繫統準確度難題.倣真實驗錶明該方法的檢測率為92.8％,誤報率為6.911 9％,漏報率為9.708 7％,對KDDCUP競賽的最佳結果有一定程度的提高,實驗結果驗證瞭該算法的有效性和可行性.
제출기우입자군우화(Particle Swarm Optimization,PSO)산법화지지향량궤(Support Vector Machines,SVM)적입침검측방법,위우화SVM성능,사용PSO적전국수색특성심조SVM적최우삼수C화σ；위피면PSO산법함입국부최우,인입변이조작,조도최우삼수조합후진행기우PSO SVM입침검측산법적훈련화검측,해결료입침검측계통준학도난제.방진실험표명해방법적검측솔위92.8％,오보솔위6.911 9％,루보솔위9.708 7％,대KDDCUP경새적최가결과유일정정도적제고,실험결과험증료해산법적유효성화가행성.
