[发明专利]一种基于支持向量机的混合特征选择的入侵检测方法有效
| 申请号： | 202010103243.3 | 申请日： | 2020-02-19 |
| 公开（公告）号： | CN111343171B | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 熊炼;王云锋;裴作飞;刘丹;姚立霜 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06K9/62;G06N3/00 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 王海军 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及入侵检测网络安全领域，特别涉及一种基于支持向量机的混合特征选择的入侵检测方法，采用最优特征子集完成实时入侵检测，包括：导入入侵检测数据集；对入侵检测数据集中参数进行初始化，得到最优特征；利用改进的GSA算法对高斯核SVM的惩罚参数和核函数进行优化，得到SVM分类器；利用优化SVM的递归特征对最优特征进行排序；采用改进的引力搜书算法求取优良子集中的初始种群，根据初始种群得到指定特征空间的最优特征子集；将最优特征子集输入到入侵检测算法中，并采用改进的SVM作为分类器进行分类，完成入侵检测；本发明对传统引力搜索算法进行改进，即引入了Tent混沌序列，避免了引力搜索算方法过早收敛的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 支持 向量 混合 特征 选择 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于重庆邮电大学，未经重庆邮电大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010103243.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
