10.16652/j.issn.1004-373x.2020.22.019
基于蚁群优化算法和支持向量机相结合的医院网络非法入侵检测
在医院网络非法入侵检测中,支持向量机的检测泛化性能和参数设定存在较高关联性.为了提升医院网络非法入侵检测率,设计一种基于蚁群优化算法和支持向量机相结合的医院网络非法入侵检测模型,把支持向量机参数设成蚂蚁的方位向量,使用非静止随机提取方法判断目标个体指引蚁群实施全局检索,并在最佳蚂蚁邻域里实施小步长局部检索,获取支持向量机最佳参数,使用最佳参数实现医院网络非法入侵检测.实验结果表明,所设计模型对医院网络非法入侵的误检率最大值仅有1.55%,检测耗时低,且应用效果评价较高.
医院网络、非法入侵检测、蚁群优化算法、支持向量机、入侵检测模型、全局搜索
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TN915.08-34;TP393
国家自然科学基金项目11401581
2020-11-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
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