| 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(lái)方便的同時(shí)，其安全問(wèn)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(wèn)題，提出GWO-SVM算法實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)。灰狼優(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(guò)調(diào)整適應(yīng)度值函數(shù)，避免分類模型過(guò)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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