本文關(guān)鍵詞：基于CQPSO-LSSVM的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型

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【摘要】：為了提高網(wǎng)絡(luò)入侵檢測率,提出一種協(xié)同量子粒子群算法和最小二乘支持向量機的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型(CQPSO-LSSVM)。將網(wǎng)絡(luò)特征子集編碼成量子粒子位置,入侵檢測正確率作為特征子集優(yōu)劣的評價標準,采用協(xié)同量子粒子群算法找到最優(yōu)特征子集,采用最小二乘支持向量機建立網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型,并采用KDD CUP 99數(shù)據(jù)集進行仿真測試。結(jié)果表明,CQPSO-LSSVM獲得了比其他入侵檢測模型更高的檢測效率和檢測率。
【作者單位】： 淮北職業(yè)技術(shù)學院建筑工程系;合肥工業(yè)大學電氣與自動化工程學院;
【基金】：安徽省“十二五”科技攻關(guān)計劃項目(No.11010402183)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越來越龐大,網(wǎng)絡(luò)安全日益嚴重,入侵行為和類型呈多樣化發(fā)展,提高網(wǎng)絡(luò)入侵檢測率具有一定的現(xiàn)實和理論意義[1]。網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的特征選擇至關(guān)重要,如何選擇最優(yōu)的特征子集與網(wǎng)絡(luò)入侵檢測效果直接相關(guān),當前網(wǎng)絡(luò)特征選擇算法分為兩類:窮舉搜索算法和群智能優(yōu)化算法等[

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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6 周，

本文編號：1283955