| 基于GWO-SVM算法的物联网入侵检测研究 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：490 K | |
| 標簽： 网络入侵检测 灰狼优化算法 支持向量机 | |
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| 文檔介紹：物联网时代悄然而至，然而物联网技术在给人们带来方便的同时，其安全问题也日趋突出。针对物联网存在的网络入侵安全问题，提出GWO-SVM算法实现网络入侵检测。灰狼优化算法(GWO)具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点，将GWO用于优化支持向量机(SVM)的参数选择，有助于提升分类模型的准确率。同时通过调整适应度值函数，避免分类模型过拟合。在UNSW-NB15数据集上，将GWO-SVM分类算法与SVM、PSO-SVM、GA-SVM分类算法进行对比，实验结果表明，GWO-SVM算法具有更高的分类准确率和性能，适用于物联网环境下的网络入侵检测。 | |
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