信息与控制

北大核心,JST,CSCD,WJCI,

国内刊号:21-1138/TP

国际刊号:1002-0411

信息与控制杂志2019年第4期:采用信息增益率的混合入侵检测模型设计

发布日期:

作者:杨红浩, 周治平

关键词:入侵检测, 支持向量机, 余弦时变粒子群算法, 信息增益

针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题,同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势,提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先,利用信息增益率定量地选择特征子集,最大程度地保留样本信息;其次,采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型,使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力,然后,选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型,以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度,综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果;最后,通过两种数据集进行仿真实验,验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能.

来源:2019年第4期

《信息与控制》期刊编辑部

查看信息与控制杂志2019年第4期

声明

严正声明:本站非期刊官网,非中介代理。

本站仅提供学术规范服务:快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。

联系我们

  • 地址:辽宁省沈阳市创新路135号
  • 电话:024-23970049
  • E-mail:xk@sia.cn

咨询工作人员