【摘 要】
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针对网络入侵检测模型的正确率和有效性问题,将人群搜索算法收敛精度高的特点与支持向量机结构风险小、小样本下分类准确率高的优点相结合,提出一种基于人群搜索算法(SOA)和
【机 构】
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陕西省行政学院电子设备与信息管理处
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针对网络入侵检测模型的正确率和有效性问题,将人群搜索算法收敛精度高的特点与支持向量机结构风险小、小样本下分类准确率高的优点相结合,提出一种基于人群搜索算法(SOA)和支持向量机(SVM)的网络入侵检测方法(SOA-SVM),该方法将SVM惩罚因子和核函数参数作为人群搜索算法适应度,采用随机搜索和模糊推理方式进行全局寻优,从而找到SVM最优参数并构建入侵检测模型。采用KDD CUP 99数据集进行性能测试,结果表明,SOA-SVM入侵检测模型准确率高,漏报率和虚警率低,在小训练样本情况下依旧具有优良的效果,
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