【摘 要】
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入侵检测系统作为一种动态防护体系,首先从计算机系统和网络中的不同关键点采集信息,然后通过分析这些信息来确定入侵的迹象,其本质还是一个聚类、分类的问题.支撑向量机是与
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入侵检测系统作为一种动态防护体系,首先从计算机系统和网络中的不同关键点采集信息,然后通过分析这些信息来确定入侵的迹象,其本质还是一个聚类、分类的问题.支撑向量机是与样本分布无关泛化性能很好的分类器,针对具体问题选择一个好的核函数是至关重要的,核函数的参数选择也会影响分类器的性能,针对以上问题该文给出了相应的解决方法.1.给出了基于子波核支撑向量机的入侵检测算法.对数据集合kddcup99进行了仿真试验,仿真实验结果表明,该算法是可行和有效的.2.将免疫克隆选择算法用于核函数参数的优化选择,进而提出了基于免疫克隆选择策略的支撑向量机入侵检测算法.免疫克隆选择算法克服了遗传算法易出现早熟的缺陷,故由免疫克隆选择算法能更有效地求得核函数的参数,提高支撑向量机的分类性能,从而降低在入侵检测中的误警率和虚警率.理论分析和仿真实验表明该算法能提高分类器的性能.
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