基于ANFIS乌鸦搜索算法的网络入侵检测性能的优化

作者：张小奇

来源：绵阳师范学院学报, 2023, 42(05): 91-99.

DOI：10.16276/j.cnki.cn51-1670/g.2023.05.013

• 网络安全
• 入侵检测
• 自适应神经模糊推理系统
• 乌鸦搜索优化
• NSL-KDD数据集

入侵检测系统(IDS)用于检测网络或系统中的异常情况，对网络安全起着至关重要的作用.为降低误报率(FAR),提出了一种基于自适应神经模糊推理系统的乌鸦搜索优化算法(CSO-ANFIS).基于NSL-KDD数据集的入侵检测结果表明，所提模型检测率为95.80%,FAR为3.45%.

• 单位
  宣城职业技术学院