基于CUDA和布谷鸟算法的SVM在工控入侵检测中的应用

• 作者: 王华忠 陈汉宇 颜秉勇
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 布谷鸟搜索算法 CUDA 支持向量机 工业控制系统 入侵检测
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 101-109
• 页数: 9页
• 分类号: TP309
• 字数: 6006字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20180102003

摘要

为了提升SVM算法的分类速度和精度,提出了一种基于CUDA和布谷鸟搜索算法(CSA)的CCS-SVM(CUDA and Cuckoo Search based Support Vector Machine)算法.考虑到SVM算法在大规模数据下训练速度慢的缺点,利用基于CUDA的并行技术对SVM进行并行化.针对布谷鸟搜索算法寻优精度低和收敛速度慢的问题,提出了两点改进:第一,考虑了寻优过程中个体适应度对莱维飞行步长因子α的影响;第二,在偏好随机游动环节引入惯性权重.最后利用CCS-SVM算法对工控网络标准数据集进行入侵检测仿真实验,结果表明:该算法在保证入侵检测准确率的同时,检测速度提升了近3倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王华忠	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	50	886	15.0	29.0
2	颜秉勇	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	18	64	4.0	7.0
3	陈汉宇	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	1	2	1.0	1.0