本文關(guān)鍵詞：粒子群特征優(yōu)選的SVDD入侵檢測(cè)研究

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【摘要】：針對(duì)入侵檢測(cè)中樣本集維數(shù)較高問題,提出一種基于粒子群算法(PSO)優(yōu)化的支持向量數(shù)據(jù)描述(SVDD)方法,將其應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)異常入侵檢測(cè).該方法采用粒子群算法消除支持向量數(shù)據(jù)描述中的冗余參數(shù)并對(duì)數(shù)據(jù)降維,并建立SVDD超球體模型,對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)并輸出入侵檢測(cè)結(jié)果.在KDD CUP’99的標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該方法和傳統(tǒng)的SVDD相比不僅能夠有效提高檢測(cè)率,而且計(jì)算量較小.
【作者單位】： 鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院航空工程系;航空經(jīng)濟(jì)發(fā)展河南省協(xié)同創(chuàng)新中心;空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 入侵檢測(cè) 支持向量數(shù)據(jù)描述 粒子群算法
【基金】：河南省高校重點(diǎn)科研項(xiàng)目(15A520123;15B416003) 河南省科技廳科技攻關(guān)項(xiàng)目(142300410424)
【分類號(hào)】：TP393.08
【正文快照】： 1引言入侵檢測(cè)的核心是通過建立正常或異常的行為模式來檢測(cè)入侵,從模式識(shí)別的角度來看,其本質(zhì)是一個(gè)二值分類問題[1].支持向量機(jī)方法建立在機(jī)器學(xué)習(xí)策略之上,由于采用了統(tǒng)計(jì)理論的經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則,是一種推廣能力較好的大規(guī)模數(shù)據(jù)自學(xué)習(xí)方法.文獻(xiàn)[1-2]建立了基于OCSVM的入

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：986184