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加急見刊

基于SVM的ACC優化算法在入侵檢測中的研究

潘曉君; 吳房勝 安徽工商職業學院; 安徽合肥231100

摘要：針對蟻群聚類（ACC）算法在入侵檢測系統數據中訓練時間較長，參數選擇不佳的情況，提出將支持向量機（SVM）與ACC相結合的優化算法。該算法對其中的特定對象聚類，對關鍵參數進行選擇，減少學習訓練的時間，加快學習訓練速度。實驗結果表明，該算法大幅提高入侵檢測的精準率，降低入侵檢測的誤報率和漏報率，大大提升入侵檢測的性能，對實時入侵檢測環境有一定的借鑒和應用價值。

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