CPSO 和 LSSVM 融合的网络入侵检测

摘要：

网络攻击具有多样性和隐蔽性,为了提高网络安全性入侵检测的正确率,提出一种混沌粒子群算法(CPSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相融合的网络入侵检测方法(CPSO-LSSVM).利用混沌粒子群算法对 LSSVM 模型参数进行搜索,选择 LSSVM 最优参数,采用 KDDCUP99数据集对 CPSO-LSSVM 性能进行测试,实验结果表明,CPSO-LSSVM 提高了网络入侵检测正确率,降低了误报率,可以为网络安全提供有效保证.

关键词：混沌粒子群优化算法、最小二乘支持向量机、网络异常、检测

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：90-93