基于混合差分演化的网络入侵检测算法

作     者：王耀光 陈伟权 吴镇邦 秦勇 黄翰 WANG Yaoguang;CHEN Weiquan;WU Zhenbang;QIN Yong;HUANG Han

作者机构：广东省东莞市质量监督检测中心广东东莞523000 东莞理工学院计算机学院广东东莞523000 华南理工大学软件学院广东广州510006 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61370102) 广东省高等院校学科与专业建设专项资金建设项目(2013KJCX0178) 

出 版 物：《郑州大学学报（工学版）》 (Journal of Zhengzhou University（Engineering Science）)

年 卷 期：2017年第38卷第6期

页      码：29-32,49页

摘      要：基于机器学习方法的入侵检测算法是目前网络设备检测领域的研究热点.网络入侵检测源数据的多样性是影响机器学习方法在该领域实际应用性能的主要因素.研究通过设计多扰动向量混合差分演化算法,稳定地优化了最小二乘支持向量机模型的关键参数;在不增加测试集检测计算复杂性的前提下,通过最优化参数的方式,提高了最小二乘支持向量机算法入侵检测的精度和稳定性.KDD Cup 99测试集的仿真实验结果显示,所提出的基于混合差分演化的网络入侵检测算法比目前多种同类算法有着更好的平均性能.

主 题 词：网络入侵检测 测试稳定性 混合差分演化 最小二乘支持向量机 

学科分类：08[工学] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.13705/j.issn.1671-6833.2017.06.006

馆 藏 号：203278626...