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針對(duì)入侵檢測(cè)技術(shù)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)存在的高誤報(bào)率、低訓(xùn)練速度和低實(shí)時(shí)性的問題，提出了一種基于樹突細(xì)胞算法與對(duì)支持向量機(jī)的入侵檢測(cè)策略（ DCTWSVM）。利用樹突細(xì)胞算法（DCA）對(duì)威脅數(shù)據(jù)進(jìn)行初始檢測(cè)，在此基礎(chǔ)上利用對(duì)支持向量機(jī)（ TWSVM）進(jìn)行檢測(cè)結(jié)果的優(yōu)化處理。為了驗(yàn)證策略的有效性，設(shè)計(jì)性能對(duì)比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相較于DCA、支持向量機(jī)（SVM）、反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，DCTWSVM策略的檢測(cè)精度提高了2.02%、2. 30%、5.44%，誤報(bào)率分別降低了0.26%、0.46%、0.90%，訓(xùn)練速度相較于SVM提高了兩倍且只需耗費(fèi)極少的訓(xùn)練時(shí)間，可以更好地適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)下的實(shí)時(shí)入侵檢測(cè)環(huán)境。
向量機(jī)
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