改进蚁群算法优化支持向量机的网络入侵检测.pdf

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1、第34卷第2期计算技术与自动化Vo1．34．NO．22015年6月ComputingTechnologyandAutomationJun．20l5文章编号：1003—6199(2015)02—0095—05改进蚁群算法优化支持向量机的网络入侵检测王雪松”，梁昔明。(1．佛山职业技术学院电子信息系，广东佛山528137；2．北京建筑工程学院理学院，北京100044)摘要：针对支持向量机参数优化问题，为了提高网络入侵检测率，提出一种变异蚁群算法优化支持向量机的网络入侵检测模型(MACO—SVM)。首先采用蚁群搜索路径节点代表支持向量机参数，并将网络入侵检测率为目标函数，然后

2、通过蚁群算法的全局寻优能力和反馈机制寻找最优参数，并对蚂蚁进行高斯变异，克服蚁群陷入局部极值，最后将最优路径上的节点连接起来得到SVM的最优参数，建立最优网络入侵检测模型。采用KDD99数据集对模型进行仿真实验，仿真结果表明，MACO-SVM的网络入侵检测速度要快于其它网络入侵检测模型，而且提高了网络入侵检测率。关键词：网络入侵；蚁群优化算法；支持向量机；参数优化中图分类号：TP391文献标识码：ANetworkIntrusionDetectionModelBasedonSupportVectorMachineandImprovedandColonyOptimizaTi

3、onAlgorithmWANGXue—song”．LIANGXi—ruing(1．DepartmentofElectronicInformation，FoShanPolytechnicCollege，Foshan，Guangdong528137，China；2．SchoolofScience，BeijingUniversityofCivilEngineeringandArchitecture，Beijing100044，China)Abstract：InordertOsolveparametersoptimizationproblemforsupportvectorma

4、chineinnetworkintrusiondetection，thispaperproposedanetworkintrusiondetectionmodelbasedonsupportvectormachine，whoseparameterswereoptimizedbytheimprovedantcolonyoptimizationalgorithm．Firstly，thenodeofantcolonysearchpathrepresentedtheparametersofsupportvectormachine，networkintrusiondetectio

5、nratewastakenasthegoalfunction，andthenglobaloptimizationandfeedbackmechanismofantcolonyoptimizationalgorithmwereusedtOfindtheoptimalpath，andGaussmutationwasintro—ducedtOovercomelocalminima，andthenodesoftheoptimalpathwereconnectedtoformtheoptimalparametersofsupportvectormachineandtOestabl

6、ishtheoptimalnetworkintrusiondetectionmodel，andthesimulationexperimentswerecarriedoutOntheKDD99dataset．Thesimulationresultsshowthattheproposedmodelnotonlyacceleratesnetworkintrusionde—tectionrate，butalsoimprovesintrusiondetectionrate，comparedwithreferencemodels．Keywords：Keywordsintrusion

7、detection；antcolonyoptimizationalgorithm；supportvectormachine；parametersopti—mization全领域的研究热点口]。网络入侵检测分为误用检1引言测(misuseintrusiondetection，MID)和异常检测(anomalyintrusiondetection，AID)两类J。误用入侵检测系统(intrusiondetectionsystem，检测技术只可以检测已知入侵行为，不能对未知或IDS)作为防火墙之后的第二道安全闸门，能够发变入侵行为进行检测，而异