基于GWO-SVM算法的物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測研究
所屬分類：技術論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>490 K
標簽： 網(wǎng)絡入侵檢測 灰狼優(yōu)化算法 支持向量機
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文檔介紹：物聯(lián)網(wǎng)時代悄然而至，然而物聯(lián)網(wǎng)技術在給人們帶來方便的同時,，其安全問題也日趨突出,。針對物聯(lián)網(wǎng)存在的網(wǎng)絡入侵安全問題，提出GWO-SVM算法實現(xiàn)網(wǎng)絡入侵檢測,?；依莾?yōu)化算法(GWO)具有收斂速度快、全局搜索能力強等優(yōu)點,，將GWO用于優(yōu)化支持向量機(SVM)的參數(shù)選擇,，有助于提升分類模型的準確率。同時通過調整適應度值函數(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分類算法進行對比，實驗結果表明,，GWO-SVM算法具有更高的分類準確率和性能,，適用于物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的網(wǎng)絡入侵檢測。
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