【摘 要】
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针对常规网络入侵检测算法检测率低、误报率高以及检测效率低下等问题,在此使用基于混合核函数的最小二乘支持向量机作为网络入侵检测模型的核心算法,使用粒子群优化算法对最
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针对常规网络入侵检测算法检测率低、误报率高以及检测效率低下等问题,在此使用基于混合核函数的最小二乘支持向量机作为网络入侵检测模型的核心算法,使用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机的各个参数进行优化。使用著名的KDD CUP99数据库中的部分数据样本对网络入侵检测模型进行训练和测试,以验证所提出网络入侵检测方法的性能。测试实验结果表明,提出的基于混合核函数的PSO-LSSVM算法具有更好的检测性能,提高了检测系统的检测率。
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