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基于WLA优化混合核LSSVM的网络入侵检测模型
被引量：
4
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作者
张茹
赵利辉
董和磊
《中北大学学报（自然科学版）》
CAS
2023年第3期229-237,共9页
针对网络数据维度高、分布差异较大等引起的网络入侵检测时间开销大,精度低、泛化性差的问题,提出混合入侵检测模型(Hybrid intrusion detection model,简称HIDM)。首先通过对比检测效果选择互信息理论作为HIDM模型的特征选择模块,用来...
针对网络数据维度高、分布差异较大等引起的网络入侵检测时间开销大,精度低、泛化性差的问题,提出混合入侵检测模型(Hybrid intrusion detection model,简称HIDM)。首先通过对比检测效果选择互信息理论作为HIDM模型的特征选择模块,用来实现特征降维和节省开销;接着利用非线性递减因子、自适应权值策略结合鲸鱼优化算法提出鲸鱼提升算法(Whale Lifting Algorithm,简称WLA),最后利用WLA优化混合核最小二乘支持向量机的参数构建了HIDM模型,有效检测网络入侵。基于NSL-KDD数据集的仿真结果表明HIDM模型针对网络攻击的检测率、准确率和误报率分别达到了99.63%,99.4%和0.86%;同部分已有研究相比检测率有所提升;同时利用CICIDS2018数据集验证了HIDM模型的泛化性。
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关键词
入侵检测
互信息理论
混合核最小二乘支持向量机
鲸鱼提升算法
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职称材料
题名
基于WLA优化混合核LSSVM的网络入侵检测模型
被引量：
4
1
作者
张茹
赵利辉
董和磊
机构
中北大学软件学院
中北大学仪器与电子学院
出处
《中北大学学报（自然科学版）》
CAS
2023年第3期229-237,共9页
基金
国家重点研发计划(2020YFB2009100(104))
国家自然科学基金面上项目(52175525)
山西省研究生创新项目资助(2021Y649)。
文摘
针对网络数据维度高、分布差异较大等引起的网络入侵检测时间开销大,精度低、泛化性差的问题,提出混合入侵检测模型(Hybrid intrusion detection model,简称HIDM)。首先通过对比检测效果选择互信息理论作为HIDM模型的特征选择模块,用来实现特征降维和节省开销;接着利用非线性递减因子、自适应权值策略结合鲸鱼优化算法提出鲸鱼提升算法(Whale Lifting Algorithm,简称WLA),最后利用WLA优化混合核最小二乘支持向量机的参数构建了HIDM模型,有效检测网络入侵。基于NSL-KDD数据集的仿真结果表明HIDM模型针对网络攻击的检测率、准确率和误报率分别达到了99.63%,99.4%和0.86%;同部分已有研究相比检测率有所提升;同时利用CICIDS2018数据集验证了HIDM模型的泛化性。
关键词
入侵检测
互信息理论
混合核最小二乘支持向量机
鲸鱼提升算法
Keywords
intrusion detection
mutual information theory
hybrid kernel least squares support vector machine
whale lifting algorithm
分类号
TP309.5 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于WLA优化混合核LSSVM的网络入侵检测模型
张茹
赵利辉
董和磊
《中北大学学报（自然科学版）》
CAS
2023
4
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参考文献
引证文献
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