基于云PSO的RVM入侵检测

发布时间：2017-11-17 23:03

  本文关键词：基于云PSO的RVM入侵检测

  更多相关文章： 入侵检测 相关向量机 云粒子群优化

【摘要】：入侵检测可为计算机网络信息提供安全保障,在其方法研究中,由于相关向量机(RVM)具有高稀疏性且预测中使用概率因素,在网络入侵检测中优于支持向量机.然而RVM的核函数参数是经验估计的,为此,提出一种基于云模型的粒子群优化算法的RVM方法,即采用云粒子群算法确定RVM的核参数,构建RVM分类模型,再采用一对一分类方法进行多类检测分类.经入侵检测实验研究,所得结果表明所提出的方法优于基于常规相关向量机的检测方法,且具有更高的入侵检测精度.
【作者单位】： 天津城建大学计算机与信息工程学院;河北工业大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51208168) 国家星火计划项目(2014GA610018) 天津市自然科学基金项目(11JCYBJC00900) 河北省引进留学人员基金项目(JFS-2012-13001) 天津市高等学校科技发展基金计划项目(20110814)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 0引言随着互联网技术的全面普及,信息量的爆炸式增加,网络的传输和接入量呈指数形式增长,同时网络的入侵、攻击手段也是层出不穷.入侵检测(ID)就是对系统的攻击企图和攻击行为实时监测,对正常网络行为和异常入侵行为进行区分,并将异常入侵行为进行分类.分类方法,尤其是智能分

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 王立昆;杨新锋;;一种基于RVM回归的分类方法[J];电子科技;2011年05期

2 杨国鹏;周欣;余旭初;;稀疏贝叶斯模型与相关向量机学习研究[J];计算机科学;2010年07期

3 杨树仁;沈洪远;;基于相关向量机的机器学习算法研究与应用[J];计算技术与自动化;2010年01期

4 夏克文;高峰;武睿;刘南平;郑飞;;云粒子群优化算法在无线传感器网络中的应用[J];控制理论与应用;2011年09期

5 聂盼盼;臧洌;刘雷雷;;基于对支持向量机的多类分类算法在入侵检测中的应用[J];计算机应用;2013年02期

6 夏俊杰;何迪;;基于相关向量机的网络入侵检测算法[J];信息安全与通信保密;2010年08期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 章坚武;颜欢;包建荣;;改进的基于拉普拉斯先验的贝叶斯压缩感知算法[J];电路与系统学报;2012年01期

2 王宝安;;基于信息结构的支持向量机二值分类算法在网络异常检测中的应用研究[J];长春教育学院学报;2013年15期

3 徐哲;刘云峰;董景新;;基于相关向量机的MEMS加速度计零偏温漂补偿[J];北京航空航天大学学报;2013年11期

4 程启明;陈根;程尹曼;李明;王鹤霖;;统一电能质量控制器并联侧的改进双滞环电流控制策略研究[J];电机与控制学报;2014年04期

5 李文斌;;水稻害虫图像识别技术研究[J];安徽农业科学;2014年23期

6 沈强;刘洁瑜;王琪;王杰飞;;基于相关向量机的MEMS陀螺仪随机漂移补偿[J];传感技术学报;2014年05期

7 王普;张亚潮;高学金;齐咏生;;基于MICA-OCSVM的间歇过程故障监测[J];北京工业大学学报;2014年10期

8 沈默;廖瑛;尹大伟;;RVM在航空发动机故障诊断中的应用研究[J];计算机工程与应用;2012年25期

9 郭文川;商亮;王铭海;朱新华;;基于介电频谱的采后苹果可溶性固形物含量无损检测[J];农业机械学报;2013年09期

10 陈赛英;何建农;;遥感图像分类的多核SVDD算法[J];华侨大学学报(自然科学版);2014年01期

中国重要会议论文全文数据库 前1条

1 宋超;谢磊;曾九孙;;基于多标签相关向量机的过程多重故障诊断[A];第25届中国控制与决策会议论文集[C];2013年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 张明亮;基于贝叶斯理论的材料非线性桥梁结构模型修正与损伤识别[D];吉林大学;2011年

2 王晓飞;高光谱图像分辨率增强及在小目标检测中的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2011年

3 李鹏海;基于计算机视觉的移动外设BCI控制新技术研究[D];天津大学;2011年

4 齐滨;高光谱图像分类及端元提取方法研究[D];哈尔滨工程大学;2012年

5 彭菲菲;网络热点话题发现的关键技术研究[D];中国矿业大学(北京);2012年

6 王帆;地铁施工安全风险建模及演化研究[D];华中科技大学;2013年

7 郑严;基于智能算法的结构可靠性分析及优化设计研究[D];西南交通大学;2012年

8 于鲲鹏;生产型供应链脆弱性若干关键问题研究[D];重庆大学;2013年

9 张筱磊;基于概率模型的故障诊断及在航天器中的应用[D];哈尔滨工业大学;2013年

10 尹金良;基于相关向量机的油浸式电力变压器故障诊断方法研究[D];华北电力大学;2013年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 张剑;基于FA-KICA算法的平整花故障监测的研究与实现[D];华东理工大学;2011年

2 王坤;工业装置非高斯过程的性能监控与故障诊断[D];华东理工大学;2011年

3 王晓芬;基于迭代的快速网络流量异常检测研究[D];西安电子科技大学;2011年

4 高明;基于支持向量机的Web文本分类研究[D];华中师范大学;2011年

5 张磊;基于主动形状模型的头部姿态估计[D];武汉科技大学;2011年

6 王红丽;基于半监督学习的音频实时检测方法的研究[D];延边大学;2011年

7 杨树仁;数据挖掘新方法及其在复杂工业过程中的应用研究[D];湖南科技大学;2011年

8 郝旭东;基于RVM-PF的卫星关键部件寿命预测[D];国防科学技术大学;2011年

9 樊娟娟;基于预测控制的并联式混合动力汽车能量管理策略研究[D];山东大学;2012年

10 张q，

本文编号：1197652