【摘 要】
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网络入侵检测一直是计算机网络安全领域的研究热点,当前网络面临着诸多的安全隐患.为了提高网络入侵检测的准确性与检测效率,首先选择支持向量机（SVM）作为机器学习分类模型,其
【机 构】
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内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古科技大学包头师范学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61762071,61163025);内蒙古自治区自然科学基金资助项目(216MS0614);内蒙古自治区高等学校科学研究基金资助项目(NJZY17287,NJZY201)资助
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网络入侵检测一直是计算机网络安全领域的研究热点,当前网络面临着诸多的安全隐患.为了提高网络入侵检测的准确性与检测效率,首先选择支持向量机（SVM）作为机器学习分类模型,其次用改进的量子粒子群算法（IQPSO）对支持向量机的参数进行优化.以此为基础,设计了一种基于IQPSO-SVM算法的网络入侵检测方法.实验结果表明,IQPSO-SVM算法相对于深度神经网络（DNN）算法和SVM算法,不仅在效率上有了明显的改善,而且在网络入侵检测的正确率上分别提高了4.26%和7.12%,在误报率上分别降低了0.93%和3
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