论文研究-粒子群优化支持向量机的入侵检测算法.pdf

时间:2022-09-27 04:03:54
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文件名称:论文研究-粒子群优化支持向量机的入侵检测算法.pdf

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文件格式:PDF

更新时间:2022-09-27 04:03:54

论文研究

为了提高网络入侵的检测正确率,针对网络入侵检测中特征选择问题,将二值粒子群优化算法(BPSO)用于网络入侵特征选择,结合支持向量机(SVM)提出了一种基于BPSO-SVM的网络入侵检测算法。该算法将网络入侵检测转化为多分类问题,采用wrapper特征选择模型,以SVM为分类器,通过样本训练分类器,根据分类结果,利用BPSO算法在特征空间中进行全局搜索,选择最优特征集进行分类。实验结果表明,BPSO-SVM有效降低了特征维数,显著提高了网络入侵的检测正确率,还大大缩短了检测时间。


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