基于网格搜索的 SVM 在入侵检测中的应用

• 作者: 万飞 张公让
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 网络安全 支持向量机 网格搜索
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 安 全 与 防 范
• 页码范围: 97-100
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 字数: 3405字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2016.01.020

摘要

随着网络的快速普及和发展，网络安全问题日益突出，如何保障网络安全已经成为一个国际化问题。在众多方法中，入侵检测技术是解决这一问题的有效手段。文中将支持向量机方法运用在入侵检测中。首先，介绍了基于 SVM 的入侵检测技术研究现状；然后，将网格搜索算法应用在 SVM 参数寻优中；最后，通过实验，将 PSO 算法、GA 算法、网格搜索算法对 SVM 参数优化的结果进行比较。实验结果表明，使用网格搜索法对 SVM 参数进行优化，具有最好的泛化精度，并且在此基础上，对数据集进行归一化处理，将大幅度减少构建分类器的迭代次数，从而减少预测时间。因此，可以认为基于网格搜索的支持向量机能够很好地实现入侵检测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张公让	合肥工业大学管理学院	20	150	8.0	11.0
2	万飞	合肥工业大学管理学院	1	25	1.0	1.0