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树突细胞算法支持向量机的入侵检测
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2017-12-28
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针对入侵检测技术在处理大规模数据时存在的高误报率、低训练速度和低实时性的问题，提出了一种基于树突细胞算法与对支持向量机的入侵检测策略（ DCTWSVM）。利用树突细胞算法（DCA）对威胁数据进行初始检测，在此基础上利用对支持向量机（ TWSVM）进行检测结果的优化处理。为了验证策略的有效性，设计性能对比实验，实验结果表明，相较于DCA、支持向量机（SVM）、反向传播（BP）神经网络，DCTWSVM策略的检测精度提高了2.02%、2. 30%、5.44%，误报率分别降低了0.26%、0.46%、0.90%，训练速度相较于SVM提高了两倍且只需耗费极少的训练时间，可以更好地适用于大规模数据下的实时入侵检测环境。
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