基于混合差分演化的网络入侵检测算法

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.

关键词：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

所属期刊栏目：38

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：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

在线出版日期：2017-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：29-32,49