基于IQPSO-IDE算法的网络入侵检测方法

来源：计算机工程与应用杂志2019年第10期北京时间：

作者：马占飞1，杨 晋2，金 溢2，边 琦3

单位：1.内蒙古科技大学 包头师范学院，内蒙古 包头 014030；2.内蒙古科技大学 信息工程学院，内蒙古 包头 014010；3.内蒙古师范大学 传媒学院，呼和浩特 010022

摘要：为了提高网络入侵检测的准确性与检测效率，弥补由单一优化算法带来的计算精度低、易陷入局部极值等不足，将差分算法的思想引入量子粒子群算法中，提出了一种改进量子粒子群算法（Improved Quantum Particle Swarm Optimization algorithm，IQPSO）和改进差分算法（Improved Difference Evolution，IDE）相融合的IQPSO-IDE算法，并将IQPSO-IDE算法对支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的参数进行优化。以此为基础，设计了一种基于IQPSO-IDE算法的网络入侵检测方法。实验结果表明，IQPSO-IDE算法与传统的QPSO、GA-DE、QPSO-DE算法相比，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5.12%、3.05%、2.26%，在误报率上分别降低了3.31%、1.54%、0.93%，在漏报率上分别降低了1.26%、0.73%、0.52%。

关键词：网络安全,入侵检测,量子粒子群算法,差分算法,支持向量机