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基于SVM主動學(xué)習(xí)的入侵檢測優(yōu)化算法研究

趙運紅 荊楚理工學(xué)院計算機工程學(xué)院; 湖北荊門448000

摘要：目的： 擬解決傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測算法效率低、準(zhǔn)確率不高等缺點。 方法： 優(yōu)化風(fēng)險函數(shù)，利用最小二乘SVM來改進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主動學(xué)習(xí)的入侵檢測優(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，在檢測入侵的檢測率和誤報率方面，與傳統(tǒng)的入侵檢測算法相比，分別提高和降低了1.74%-5.07%和1.74%-4.86%。

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