CPSO 和 LSSVM 融合的网络入侵检测

• 作者: 孙兰兰 宋雯斐
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌粒子群优化算法 最小二乘支持向量机 网络异常 检测
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 页码范围: 90-93
• 分类号: TP393
• 字数: 4012字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1111-0585

摘要

网络攻击具有多样性和隐蔽性,为了提高网络安全性入侵检测的正确率,提出一种混沌粒子群算法(CPSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相融合的网络入侵检测方法(CPSO-LSSVM).利用混沌粒子群算法对 LSSVM 模型参数进行搜索,选择 LSSVM 最优参数,采用 KDDCUP99数据集对 CPSO-LSSVM 性能进行测试,实验结果表明,CPSO-LSSVM 提高了网络入侵检测正确率,降低了误报率,可以为网络安全提供有效保证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙兰兰		11	28	3.0	5.0
2	宋雯斐		10	44	4.0	6.0