基于IQPSO-IDE算法的网络入侵检测方法

马占飞; 杨晋; 金溢; 边琦

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基于IQPSO-IDE算法的网络入侵检测方法

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为了提高网络入侵检测的准确性与检测效率,弥补由单一优化算法带来的计算精度低、易陷入局部极值等不足,将差分算法的思想引入量子粒子群算法中,提出了一种改进量子粒子群算法(Improved Quantum Particle Swarm Optimization algorithm,IQPSO)和改进差分算法(Improved Difference Evolution,IDE)相融合的IQPSO-IDE算法,并将IQPSO-IDE算法对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的参数进行优化.以此为基础,设计了一种基于IQPSO-IDE算法的网络入侵检测方法.实验结果表明,IQPSO-IDE算法与传统的QPSO、GA-DE、QPSO-DE算法相比,不仅在效率上有了明显的改善,而且在网络入侵检测的正确率上分别提高了5.12％、3.05％、2.26％,在误报率上分别降低了3.31％、1.54％、0.93％,在漏报率上分别降低了1.26％、0.73％、0.52％.

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来源
《计算机工程与应用》 |2019年第10期|115-120204|共7页
作者
马占飞; 杨晋; 金溢; 边琦;
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作者单位

内蒙古科技大学包头师范学院;

内蒙古包头 014030;

内蒙古科技大学信息工程学院;

内蒙古包头 014010;

内蒙古科技大学信息工程学院;

内蒙古包头 014010;

内蒙古师范大学传媒学院;

呼和浩特 010022;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP393.08;
关键词
网络安全; 入侵检测; 量子粒子群算法; 差分算法; 支持向量机;

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