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%。
注: 保护知识产权,如需阅读全文请联系荆楚理工学院学报杂志社
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