本文選題：粒子群算法 + 支持向量機��； 參考：《現(xiàn)代電子技術》2017年10期

【摘要】：針對當前的神經(jīng)網(wǎng)絡檢測算法在強干擾下的網(wǎng)絡入侵檢測準確攔截性不好的問題,提出一種基于粒子群算法和支持向量機的網(wǎng)絡入侵檢測方法。構建網(wǎng)絡入侵的特征信號模型,采用二階自適應格型IIR陷波器進行入侵信息的抗干擾處理;粒子群算法進行自適應尋優(yōu)提取網(wǎng)絡入侵特征的最優(yōu)解,SVM進行入侵信息分類,實現(xiàn)網(wǎng)絡入侵有效檢測;并進行仿真測試。結果表明,采用該方法進行網(wǎng)絡入侵檢測的準確攔截概率較高,誤檢和漏檢概率較低,保障了網(wǎng)絡安全。
[Abstract]:In view of the problem that the network intrusion detection in the current neural network detection algorithm is not well intercepted by the strong interference, a network intrusion detection method based on particle swarm optimization and support vector machine is proposed. The characteristic signal model of network intrusion is constructed, and the two order adaptive lattice IIR trap is used to carry out the anti-interference part of the intrusion information. Particle swarm optimization (PSO) is used to extract the optimal solution of network intrusion characteristics by adaptive optimization. SVM carries out intrusion information classification, realizes network intrusion detection effectively, and carries out simulation tests. The results show that the accurate interception probability of network intrusion detection with this method is higher, and the probability of false detection and missing detection is low, and the network security is guaranteed.

【作者單位】： 樂山師范學院計算機科學學院;
【基金】：國家自然科學基金青年項目(61103249)
【分類號】：TP18;TP393.08

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