粒子群算法和SVM的网络入侵检测

发布时间：2018-04-28 18:59

  本文选题：粒子群算法 + 支持向量机　； 参考：《现代电子技术》2017年10期

【摘要】：针对当前的神经网络检测算法在强干扰下的网络入侵检测准确拦截性不好的问题,提出一种基于粒子群算法和支持向量机的网络入侵检测方法。构建网络入侵的特征信号模型,采用二阶自适应格型IIR陷波器进行入侵信息的抗干扰处理;粒子群算法进行自适应寻优提取网络入侵特征的最优解,SVM进行入侵信息分类,实现网络入侵有效检测;并进行仿真测试。结果表明,采用该方法进行网络入侵检测的准确拦截概率较高,误检和漏检概率较低,保障了网络安全。
[Abstract]:In view of the problem that the network intrusion detection in the current neural network detection algorithm is not well intercepted by the strong interference, a network intrusion detection method based on particle swarm optimization and support vector machine is proposed. The characteristic signal model of network intrusion is constructed, and the two order adaptive lattice IIR trap is used to carry out the anti-interference part of the intrusion information. Particle swarm optimization (PSO) is used to extract the optimal solution of network intrusion characteristics by adaptive optimization. SVM carries out intrusion information classification, realizes network intrusion detection effectively, and carries out simulation tests. The results show that the accurate interception probability of network intrusion detection with this method is higher, and the probability of false detection and missing detection is low, and the network security is guaranteed.

【作者单位】： 乐山师范学院计算机科学学院;
【基金】：国家自然科学基金青年项目(61103249)
【分类号】：TP18;TP393.08

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