資料介紹
針對入侵檢測技術在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時存在的高誤報率、低訓練速度和低實時性的問題,提出了一種基于樹突細胞算法與對支持向量機的入侵檢測策略( DCTWSVM)。利用樹突細胞算法(DCA)對威脅數(shù)據(jù)進行初始檢測,在此基礎上利用對支持向量機( TWSVM)進行檢測結(jié)果的優(yōu)化處理。為了驗證策略的有效性,設計性能對比實驗,實驗結(jié)果表明,相較于DCA、支持向量機(SVM)、反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡,DCTWSVM策略的檢測精度提高了2.02%、2. 30%、5.44%,誤報率分別降低了0.26%、0.46%、0.90%,訓練速度相較于SVM提高了兩倍且只需耗費極少的訓練時間,可以更好地適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)下的實時入侵檢測環(huán)境。
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