基于SVM主動學習的入侵檢測優化算法研究
摘要：目的： 擬解決傳統的網絡入侵檢測算法效率低、準確率不高等缺點。 方法： 優化風險函數，利用最小二乘SVM來改進SVM訓練效率，生成一系列加權基學習器，綜合生成模型。 結果： 提出一種基于SVM主動學習的入侵檢測優化算法（AL-SVM）。 結論： 本文算法在解決高維、小樣本、避免局部最優方面有優勢，在檢測入侵的檢測率和誤報率方面，與傳統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%。
注: 保護知識產權,如需閱讀全文請聯系荊楚理工學院學報雜志社
相關推薦
更多
