基于EPSO-RVM的网络入侵检测模型

发布时间：2017-09-23 16:43

  本文关键词：基于EPSO-RVM的网络入侵检测模型

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【摘要】：为了提高网络入侵检测的正确率,提出一种精英选择策略粒子群算法(EPSO)优化相关向量机(RVM)的网络入侵检测模型(EPSO-RVM)。将相关向量机的参数编码成粒子,将入侵检测正确率作为粒子群搜索的目标,通过粒子群算法对参数优化问题进行求解,并引入精英选择策略增强粒子群算法的全局搜索能力,根据最优参数建立基于RVM的入侵检测模型,采用KDD99数据集对其性能测试,结果表明,相对于对比模型,EPSO-RVM较好地解决了相关向量机参数优化难题,提高了网络入侵检测的正确率。
【作者单位】： 上饶师范学院数学与计算机科学学院;
【关键词】： 网络入侵 相关向量机 参数选择 粒子群优化算法 精英选择策略
【基金】：江西省教育厅青年基金项目(No.GJJ13704)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 随着互联网的迅速普及,网络已经渗透到社会的各个角落,给各行各业带来方便,但同时网络安全问题相应出现,传统网络防范技术已经不能满足当前复杂多变的网络入侵检测要求。网络入侵检测技术通过监测、系统审计记录和分析网络流量等方式,发现并识别入侵企图和入侵行为,以确保网络

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本文编号：906375