基于SVM-ACO优化算法的入侵检测研究

潘晓君

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支持向量机（SVM）参数的优化一直是业界入侵检测领域研究的一个热点,对于此问题,可以将蚁群与交叉验证算法结合起来,对SVM参数进行优化。通过蚁群之间的信息资源的共享,可以非常有效地搜寻SVM的最优参数,运用该参数来确定蚁群的搜索空间,通过蚁群算法的全局寻优的特点得到最优解。实验结果表明,该算法不仅减少了入侵检测所需的时间,减少了误报率,而且还大幅提高了入侵检测的精准率。

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来源
《新余学院学报》 |2018年第3期|P.10-12|共3页
作者
潘晓君;
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作者单位

安徽工商职业学院信息工程学院,安徽合肥231100;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类 TP393.08;
关键词
SVM; 蚁群算法; 入侵检测;

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