本文關鍵詞：改進布谷鳥算法優(yōu)化極限學習機的網絡入侵檢測

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【摘要】：為了保證網絡的安全,針對極限學習機在網絡入侵檢測過程中參數(shù)優(yōu)化的難題,提出一種改進布谷鳥搜索算法優(yōu)化極限學習機的網絡入侵檢測模型。首先將極限學習機參數(shù)編碼為布谷鳥巢位置,并以網絡入侵檢測正確率作為ELM參數(shù)優(yōu)化目標,然后通過模擬布谷鳥繁育行為找到極限學習機的最優(yōu)參數(shù),建立網絡入侵檢測分類器,最后在Matlab 2012平臺上采用KDD99數(shù)據(jù)集進行仿真實驗。結果表明,MCS-ELM提高了網絡入侵檢測正確率,可以滿足網絡入侵檢測在線檢測要求。
【作者單位】： 河南師范大學;
【關鍵詞】： 網絡入侵 布谷鳥搜索算法 極限學習機 檢測正確率
【基金】：河南省高�？萍紕�(chuàng)新人才支持計劃課題(13HASTIT040)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 隨著互聯(lián)網絡的發(fā)展,網絡已經進了人們的日常生活中,人們對于網絡的依賴日益加強,網絡安全事件發(fā)生頻率越來越高。入侵檢測系統(tǒng)(intrusion de-tection system,IDS)可以對網絡入侵行為進行自動檢測,對于保證網絡安全具有重要的意義,因此一直是網絡安全領域研究中的重點[1]。網

【參考文獻】

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1 魏e，

本文編號：764177