量子粒子群和最小二乘支持向量机相结合的网络异常检测

• 作者: 姚晔
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 量子粒子群算法 最小二乘支持向量机 网络异常 检测
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 页码范围: 39-42
• 分类号: TP393
• 语种: 中文

摘要

为了提高网络安全性的异常入侵检测的准确率,提出一种量子粒子群算法（QPSO）优化最小二乘支持向量机（LSSVC）的网络异常检测方法（QPSO-LSSVC）.首先利用量子粒子群处算法对LSSVC模型参数进行搜索,选出最优参数,然后采用泛化性能力优异的LSSVC对网络入侵进行建模和检测.选取KDDCUP99数据对QPSO-LSSVC性能进行测试,实验结果表明,QPSO-LSSVC提高了网络异常检测准确率,降低了误报率,为网络安全提供了有效保证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚晔		54	108	6.0	8.0