人工蜂群算法优化支持向量机的网络入侵检测

• 作者: 谢伟增
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 网络安全 入侵行为 支持向量机参数 人工蜂群算法 分类器
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 71-73
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2494字
• 语种: 中文

摘要

支持向量机参数直接影响网络入侵检测效果,为了提高入侵检测的正确率,提出了基于人工蜂群算法优化支持向量机的网络入侵检测模型.将支持向量机参数组合在一起,编码成为人工蜂群算法的蜜源,并将最高网络入侵检测率作为蜂群的搜索方向,不断模拟蜂群寻找最优蜜源的过程实现参数优化,并根据最优参数设计网络入侵检测的分类器,选择KDD CUP99数据集作为实验对象,结果表明,模型可以提高网络入侵检测的正确率,降低误报率,获得较优的网络入侵检测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢伟增	河南司法警官职业学院信息技术系	11	39	5.0	6.0