DE-SVM融合算法在入侵检测中的应用

• 作者: 袁长清 钟艳花 黎银环
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 特征选择 支持向量机 差分进化算法
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 网络、通信、安全
• 页码范围: 70-73
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 4405字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1212-0085

摘要

为提高网络数据的检测效率,将差分进化算法与支持向量机算法融合(DE-SVM)应用到网络入侵检测中.引入自适应算子优化差分进化算法中的交叉概率CR和摄动比例因子F,采用优化的DE算法对支持向量机的参数进行选择,构建DE-SVM入侵检测算法.KDDCUP 99数据集的测试结果表明,融合算法提高了网络入侵检测的性能,缩短了训练时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黎银环		12	14	2.0	3.0
2	钟艳花		19	39	4.0	5.0
3	袁长清		8	5	1.0	2.0