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J-GLOBAL ID：201502216930735127   整理番号：15A1120439

協調量子挙動型パーティクルスワームアルゴリズムと最小二乗サポートベクトルマシンに基づくネットワーク侵入検出【Powered by NICT】

Network intrusion detection based on cooperative quantum-behaved particle swarm algorithm and least square support vector machine

著者 (2件)： Zhang Tuo (Dep. of Architectural Engineering, Huaibei Vocational and Technical Coll., Anhui, Huaibei) ,  Wang Jianping (School of Electrical Engineering and Automation, Hefei Univ. of Technol., Hefei)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 51  号： 2  ページ： 113-116,155  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ネットワーク侵入の検出率を改善するために,新しいネットワーク侵入検知モデルは,協調量子挙動粒子群最適化アルゴリズムと最小二乗サポートベクトルマシンに基づいて,本論文で提案した。特徴部分集合は粒子の位置としてコードされていると,検出率は特徴部分集合の評価基準とし,協調量子挙動粒子群最適化アルゴリズムを用いて,最適特徴部分集合を見出すことである,侵入検知モデルは,最小二乗サポートベクトルマシンによる最適特徴部分集合に基づいて構築し,シミュレーション実験をKDDカップ99データ上で行った。結果は,他のモデルと比較して,提案したアルゴリズムは,検出効率とネットワーク侵入の検出率を改善したことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  部分集合 ,  検出効率 ,  評価基準 ,  *ネットワーク ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  ネットワーク侵入検知 ,  検出率 ,  *侵入 ,  *侵入検知 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 協調 ,  量子 ,  挙動 ,  最小二乗サポートベクトルマシン ,  侵入