空军工程大学学报

作者：陈晨，刘曙，王艺菲，宋亚飞，祝彦

单位：1.空军工程大学防空反导学院, 西安, 710051; 2.西安卫星测控中心, 西安, 710043\

关键词：入侵检测;粒子群优化算法;灰狼优化算法;支持向量机;参数优化

基金：国家自然科学基金（61703426,61806219,61876189);陕西省高校科协青年人才托举计划（20190108)；陕西省创新能力支撑计划（2020KJXX-065）

针对SVM算法的核函数及参数选择不科学会导致检测的准确率比较差的问题，提出了一种融合粒子群搜索的灰狼优化算法，利用PSOGWO算法优化SVM的参数，确定SVM分类器的最优检测模型，并基于NSLKDD数据集进行对比实验。结果表明：基于PSOGWOSVM的入侵检测方法实现了SVM的参数最优化，而且在检测率、收敛速度、模型平衡性等方面有明显提升，该方法在网络入侵检测方面具有更好的性能。

来源：2022年第2期

《空军工程大学学报》期刊编辑部

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