摘要

入侵检测一直是网络安全领域的热点研究方向,为了提高网络入侵检测的速度和准确性,提出一种在PCA降维的基础上,基于蚁狮优化算法(The Ant Lion Optimizer,ALO)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的入侵检测方法。该算法首先利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对数据进行降维处理以去除冗余数据,并利用ALO算法优化SVM的参数,然后根据优化后的SVM建立入侵检测模型,最后利用由PCA处理过的KDDCUP99数据集验证检测模型。实验结果表明,所提方法相较于简单的ALO优化SVM和PSO-SVM算法,在提高正确率的基础上,检测速度有显著提高。