I eran av big data, med det ökande antalet granskningsdata funktioner, människa-centrerad smart intrång detektionssystem prestanda minskar i utbildningstid och klassificering noggrannhet, och många stöd vektor maskin (SVM)-baserade intrång detektion algoritmer har använts i stor utsträckning för att identifiera ett intrång snabbt och exakt. I detta dokument föreslås FWP-SVM-genetisk algoritm (GA) (funktionsval, vikt och parameteroptimering av stödvektormaskin baserad på den genetiska algoritmen) baserat på egenskaperna hos GA och SVM-algoritmen. Algoritmen optimerar först crossover-sannolikheten och mutationsannolikheten för GA enligt populationsutvecklingen algebra och konditionsvärde; sedan använder den därefter en funktionsvalsmetod baserad på den genetiska algoritmen med en innovation i konditionsfunktionen som minskar SVM-felfrekvensen och ökar den verkliga positiva hastigheten. Slutligen, enligt den optimala funktionsundergruppen, är funktionsvikterna och parametrarna för SVM samtidigt optimerade. Simuleringsresultaten visar att algoritmen accelererar algoritmkonvergensen, ökar den verkliga positiva hastigheten, minskar felfrekvensen och förkortar klassificeringstiden. Jämfört med andra SVM-baserade detektionsalgoritmer för intrång är detektionshastigheten högre och de falska positiva och falska negativa frekvenserna lägre. INDEX TERMS Genetisk algoritm, intrång upptäckt, stöd vektor maskin.
Tao och Al. REF använde den genetiska algoritmen (GA) vid sidan av SVM.
An Improved Intrusion Detection Algorithm Based on GA and SVM
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}