量子粒子群和最小二乘支持向量机相结合的网络异常检测

摘要：

　　为了提高网络安全性的异常入侵检测的准确率,提出一种量子粒子群算法(QPSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVC)的网络异常检测方法(QPSO-LSSVC)。首先利用量子粒子群处算法对LSSVC模型参数进行搜索,选出最优参数,然后采用泛化性能力优异的LSSVC对网络入侵进行建模和检测。选取KDDCUP99数据对QPSO-LSSVC性能进行测试,实验结果表明,QPSO-LSSVC提高了网络异常检测准确率,降低了误报率,为网络安全提供了有效保证。

关键词： 网络安全 网络异常检测 量子粒子群算法 最小二乘支持向量机

作者: 姚晔

作者单位: 辽宁行政学院,辽宁 沈阳 110161

会议类型: 国内会议

会议名称: 2011年江苏省人工智能学术会议

会议地点: 徐州

会议语种:中文

页码: 39-42

在线出版日期: 2011-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）