基于混合差分演化的网络入侵检测算法

发布时间：2018-03-22 14:36

  本文选题：网络入侵检测　切入点：测试稳定性　出处：《郑州大学学报(工学版)》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：基于机器学习方法的入侵检测算法是目前网络设备检测领域的研究热点.网络入侵检测源数据的多样性是影响机器学习方法在该领域实际应用性能的主要因素.研究通过设计多扰动向量混合差分演化算法,稳定地优化了最小二乘支持向量机模型的关键参数;在不增加测试集检测计算复杂性的前提下,通过最优化参数的方式,提高了最小二乘支持向量机算法入侵检测的精度和稳定性.KDD Cup 99测试集的仿真实验结果显示,所提出的基于混合差分演化的网络入侵检测算法比目前多种同类算法有着更好的平均性能.
[Abstract]:Intrusion detection algorithm based on machine learning method is a hot topic in the field of network equipment detection. The diversity of network intrusion detection source data is the main factor that affects the performance of machine learning method in practical application in this field. In this paper, the mixed differential evolution algorithm of multi-disturbance vector is designed. The key parameters of the least squares support vector machine model are optimized stably, and the parameters are optimized without increasing the complexity of the test set. The accuracy and stability of intrusion detection based on least-squares support vector machine (LS-SVM) algorithm are improved. The simulation results of KDD Cup 99 test set show that, The proposed network intrusion detection algorithm based on hybrid differential evolution has better average performance than other similar algorithms.
【作者单位】： 广东省东莞市质量监督检测中心;东莞理工学院计算机学院;华南理工大学软件学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61370102) 广东省高等院校学科与专业建设专项资金建设项目(2013KJCX0178)
【分类号】：TP18;TP393.08

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