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樹(shù)突細(xì)胞算法支持向量機(jī)的入侵檢測(cè)

2017-12-28 | rar | 0.71 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

  針對(duì)入侵檢測(cè)技術(shù)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)存在的高誤報(bào)率、低訓(xùn)練速度和低實(shí)時(shí)性的問(wèn)題,提出了一種基于樹(shù)突細(xì)胞算法與對(duì)支持向量機(jī)的入侵檢測(cè)策略( DCTWSVM)。利用樹(shù)突細(xì)胞算法(DCA)對(duì)威脅數(shù)據(jù)進(jìn)行初始檢測(cè),在此基礎(chǔ)上利用對(duì)支持向量機(jī)( TWSVM)進(jìn)行檢測(cè)結(jié)果的優(yōu)化處理。為了驗(yàn)證策略的有效性,設(shè)計(jì)性能對(duì)比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相較于DCA、支持向量機(jī)(SVM)、反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),DCTWSVM策略的檢測(cè)精度提高了2.02%、2. 30%、5.44%,誤報(bào)率分別降低了0.26%、0.46%、0.90%,訓(xùn)練速度相較于SVM提高了兩倍且只需耗費(fèi)極少的訓(xùn)練時(shí)間,可以更好地適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)下的實(shí)時(shí)入侵檢測(cè)環(huán)境。

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