基于SVM主动学习的入侵检测优化算法研究

摘要

目的:拟解决传统的网络入侵检测算法效率低、准确率不高等缺点.方法:优化风险函数,利用最小二乘SVM来改进SVM训练效率,生成一系列加权基学习器,综合生成模型.结果:提出一种基于SVM主动学习的入侵检测优化算法(AL-SVM).结论:本文算法在解决高维、小样本、避免局部最优方面有优势,在检测入侵的检测率和误报率方面,与传统的入侵检测算法相比,分别提高和降低了1.74％～5.07％和1.74％～4.86％.