基于GWO-SVM算法的物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測(cè)研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：490 K
標(biāo)簽： 網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè) 灰狼優(yōu)化算法 支持向量機(jī)
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文檔介紹：物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代悄然而至,，然而物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在給人們帶來方便的同時(shí)，其安全問題也日趨突出,。針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)存在的網(wǎng)絡(luò)入侵安全問題,，提出GWO-SVM算法實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)?；依莾?yōu)化算法(GWO)具有收斂速度快,、全局搜索能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，將GWO用于優(yōu)化支持向量機(jī)(SVM)的參數(shù)選擇,，有助于提升分類模型的準(zhǔn)確率,。同時(shí)通過調(diào)整適應(yīng)度值函數(shù)，避免分類模型過擬合,。在UNSW-NB15數(shù)據(jù)集上,，將GWO-SVM分類算法與SVM、PSO-SVM,、GA-SVM分類算法進(jìn)行對(duì)比,，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，GWO-SVM算法具有更高的分類準(zhǔn)確率和性能,，適用于物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè),。
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