改进最小二乘支持向量机的网络入侵检测

• 作者: 王林生 马磊娟
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 网络系统 非法入侵 网络分类器 布谷鸟搜索算法 检测模型
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 76-79
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2742字
• 语种: 中文

摘要

非法入侵直接危害到网络的安全,为了解决传统网络入侵检测模型存在的缺陷,提高网络入侵检测的准确性,提出了一种改进最小二乘支持向量机的网络入侵裣测模型.收集网络入侵检测数括,并提取其中的特征,采用最小二乘支持向量机作为入侵检测的分类器,实现网络状态的检测,并引入布谷鸟搜索算法对最小二乘支持向量机的参数选择进行改进,选择KDD Cup 99数据集作为实验对象.结果表明,改进最小二乘支持向量机可以建立正确率的网络入侵检测模型,降低了网络入侵检测的错误率,可以保证网络安全.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马磊娟		16	25	3.0	4.0
2	王林生		46	100	5.0	6.0