改进布谷鸟算法优化极限学习机的网络入侵检测

发布时间：2017-08-31 07:12

  本文关键词：改进布谷鸟算法优化极限学习机的网络入侵检测

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【摘要】：为了保证网络的安全,针对极限学习机在网络入侵检测过程中参数优化的难题,提出一种改进布谷鸟搜索算法优化极限学习机的网络入侵检测模型。首先将极限学习机参数编码为布谷鸟巢位置,并以网络入侵检测正确率作为ELM参数优化目标,然后通过模拟布谷鸟繁育行为找到极限学习机的最优参数,建立网络入侵检测分类器,最后在Matlab 2012平台上采用KDD99数据集进行仿真实验。结果表明,MCS-ELM提高了网络入侵检测正确率,可以满足网络入侵检测在线检测要求。
【作者单位】： 河南师范大学;
【关键词】： 网络入侵 布谷鸟搜索算法 极限学习机 检测正确率
【基金】：河南省高校科技创新人才支持计划课题(13HASTIT040)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 随着互联网络的发展,网络已经进了人们的日常生活中,人们对于网络的依赖日益加强,网络安全事件发生频率越来越高。入侵检测系统(intrusion de-tection system,IDS)可以对网络入侵行为进行自动检测,对于保证网络安全具有重要的意义,因此一直是网络安全领域研究中的重点[1]。网

【参考文献】

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1 魏e，

本文编号：764177