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基于SVM主動(dòng)學(xué)習(xí)的入侵檢測(cè)優(yōu)化算法研究

趙運(yùn)紅 荊楚理工學(xué)院計(jì)算機(jī)工程學(xué)院; 湖北荊門448000

摘要：目的： 擬解決傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)算法效率低、準(zhǔn)確率不高等缺點(diǎn)。 方法： 優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)，利用最小二乘SVM來改進(jìn)SVM訓(xùn)練效率，生成一系列加權(quán)基學(xué)習(xí)器，綜合生成模型。 結(jié)果： 提出一種基于SVM主動(dòng)學(xué)習(xí)的入侵檢測(cè)優(yōu)化算法（AL-SVM）。 結(jié)論： 本文算法在解決高維、小樣本、避免局部最優(yōu)方面有優(yōu)勢(shì)，在檢測(cè)入侵的檢測(cè)率和誤報(bào)率方面，與傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)算法相比，分別提高和降低了1.74%-5.07%和1.74%-4.86%。

注: 保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán),如需閱讀全文請(qǐng)聯(lián)系荊楚理工學(xué)院學(xué)報(bào)雜志社