基于树突细胞算法与对支持向量机的入侵检测

发布时间：2017-09-05 22:26

  本文关键词：基于树突细胞算法与对支持向量机的入侵检测

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【摘要】：针对入侵检测技术在处理大规模数据时存在的高误报率、低训练速度和低实时性的问题,提出了一种基于树突细胞算法与对支持向量机的入侵检测策略(DCTWSVM)。利用树突细胞算法(DCA)对威胁数据进行初始检测,在此基础上利用对支持向量机(TWSVM)进行检测结果的优化处理。为了验证策略的有效性,设计性能对比实验,实验结果表明,相较于DCA、支持向量机(SVM)、反向传播(BP)神经网络,DCTWSVM策略的检测精度提高了2.02%、2.30%、5.44%,误报率分别降低了0.26%、0.46%、0.90%,训练速度相较于SVM提高了两倍且只需耗费极少的训练时间,可以更好地适用于大规模数据下的实时入侵检测环境。
【作者单位】： 中国石油大学计算机与通信工程学院;
【关键词】： 树突细胞算法 对支持向量机 入侵检测 大数据
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61309024) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(15CX02046A)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 0引言入侵检测一直是计算机网络安全中重要的研究热点之一[1]。由于当前网络安全威胁形式呈现多样化,因黑客攻击、行业竞争等原因引发的安全问题无一不在威胁着计算机网络下的系统终端用户[2]。入侵检测系统(IntrusionDetection System,IDS)是一种集成了入侵行为过程的软件系

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本文编号：800554