基于蚁群优化算法和支持向量机相结合的医院网络非法入侵检测

摘要

在医院网络非法入侵检测中,支持向量机的检测泛化性能和参数设定存在较高关联性.为了提升医院网络非法入侵检测率,设计一种基于蚁群优化算法和支持向量机相结合的医院网络非法入侵检测模型,把支持向量机参数设成蚂蚁的方位向量,使用非静止随机提取方法判断目标个体指引蚁群实施全局检索,并在最佳蚂蚁邻域里实施小步长局部检索,获取支持向量机最佳参数,使用最佳参数实现医院网络非法入侵检测.实验结果表明,所设计模型对医院网络非法入侵的误检率最大值仅有1.55％,检测耗时低,且应用效果评价较高.