【摘 要】
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为了提高网络入侵检测率,提出一种改进杜鹃鸟搜索(MCS)算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的入侵检测模型(MCS-LSSVM).首先将LSSVM的参数作为杜鹃鸟的鸟巢位置,然后通过模拟
【机 构】
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防灾科技学院教务处,湘南学院计算机科学系,湘南学院数学系,杭州电子科技大学软件学院
【基金项目】
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防灾科技学院重点资助课题(2012A17)
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为了提高网络入侵检测率,提出一种改进杜鹃鸟搜索(MCS)算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的入侵检测模型(MCS-LSSVM).首先将LSSVM的参数作为杜鹃鸟的鸟巢位置,然后通过模拟杜鹃鸟种群寄生繁衍机制,找到鸟巢最优位置,并转化成LSSVM最优参数,最后采用最优参数建立最优建立入侵检测模型,并采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试.仿真结果表明,MCS-LSSVM不仅提高了网络入侵的检测率,而且减少了训练时间,提高网络入侵检测效果.
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