基于MFOA__LSSVM的IPV6网络入侵检测算法研究

蔡思思; 熊国明

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基于MFOA__LSSVM的IPV6网络入侵检测算法研究

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针对LSSVM的网络入侵检测技术存在检测率低和误判率高的缺点,针对果蝇优化算法易陷入"早熟"和局部最优的问题,将修正因子引入果蝇优化算法,提出一种修正的果蝇优化算法(Modified Fruit Fly Optimization Algorithm,MFOA),避免果蝇优化算法陷入局部最优.在MFOA算法的基础上,提出一种MFOA优化LSSVM的IPV6网络入侵检测方法.以KDD CUP99数据集为研究对象,研究结果表明,MFOA__LSSVM算法在检测率和误判率指标上均优于FOA__LSSVM和LSSVM,MFOA__LSSVM算法的网络入侵检测率平均高达96.33%.

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来源
《湘潭大学学报：自然科学版》 |2017年第1期|78-81|共4页
作者
蔡思思; 熊国明;
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作者单位

华东交通大学现代教育技术中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
果蝇优化算法; IPV6网络; 入侵检测; 检测率;

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