关于改进蚁群算法与支持向量机在网络入侵检测中的应用研究论文

简介：
本论文聚焦于网络入侵检测领域，探讨了改进的蚁群算法和优化的支持向量机技术的应用及其效果提升策略。通过结合这两种智能计算方法，旨在提高入侵检测系统的准确性和效率，为网络安全提供更强有力的技术支持。 为了提高网络入侵检测的准确性，本段落提出了一种改进蚁群优化算法（ACO）和支持向量机（SVM）相结合的方法——即ACO-SVM模型。此方法将支持向量机中的参数设置为蚂蚁的位置信息，并通过动态随机选取的方式确定引导个体进行全局搜索的目标，同时在最优解附近采用小步长方式进行局部探索以找到最佳的SVM参数组合。利用KDDCUP99数据集对ACO-SVM模型进行了性能评估，结果显示该方法显著提升了网络入侵检测的准确性并减少了误报率，从而为网络安全提供了有效的保障。