基于粗糙集与改进LSSVM的入侵检测算法研究

• 作者: 刘其琛 施荣华 王国才 穆炜炜
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 粗糙集理论 支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 网络、通信、安全
• 页码范围: 99-102
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.8
• 字数: 3696字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1204-0438

摘要

提出了基于粗糙集和改进最小二乘支持向量机的入侵检测算法。算法利用粗糙集理论的可辨识矩阵对样本属性进行约简，减少样本维数；利用稀疏化算法对最小二乘支持向量机进行改进，使其既具备稀疏化特性又具备快速检测的特点，提高了数据样本分类的准确性。结合算法不仅充分发挥粗糙集对数据有效约简和支持向量机准确分类的优点，同时克服了粗糙集在噪声环境中泛化性较差，支持向量机识别有效数据和冗余数据的局限性。通过实验证明，基于粗糙集和改进最小二乘支持向量机的入侵检测算法的检测精度高，误报率和漏报率较低，检测时间短，验证了算法的实效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王国才	中南大学信息科学与工程学院	50	198	7.0	11.0
2	施荣华	中南大学信息科学与工程学院	190	1122	15.0	23.0
3	穆炜炜		35	55	4.0	6.0
4	刘其琛		39	51	4.0	6.0