于静
- 作品数：3 被引量：10H指数：2
- 供职机构：南京工业大学电子与信息工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 改进支持向量机在网络入侵检测中的应用被引量：4
- 2012年
- 为提高网络安全性,提出一种改进支持向量机的网络入侵检测算法.首先采用核主成分分析提取网络数据重要特征,加快网络入侵检测速度,然后采用粒子群算法对支持向量机参数进行优化,提高网络检测正确率.仿真实验结果表明,改进支持向量提高网络入侵检测正确率,降低漏检率,同时加快了网络入侵检测速度,是一种有效、实时性较强的网络入侵检测算法.
- 于静王辉
- 关键词：粒子群优化算法核主成分分析支持向量机入侵检测
- 基于组合模型的网络流量预测被引量：6
- 2013年
- 网络流量预测是网络管理的基础,网络流量受到多种因素影响,具有周期性、时变性和非线性,传统单一线性模型ARIMA或非线性模型SVM均难以准确描述网络流量复杂变化规律,为此,提出一种网络流量组合预测模型(ARIMA-LSSVM)。采用ARIMA对网络流量进行预测,捕捉其周期性变化趋势,采用LSSVM对网络流量非线性变化趋势进行预测,同时采用遗传算法对LSSVM参数进行优化,采用LSSVM两种预测结果进行融合,得到网络流量的最终预测结果。仿真实验结果表明,相对于单一网络流量预测模型,ARIMA-LSSVM提高网络流量预测精度,更能全面刻画网络流量变化趋势。
- 于静王辉
- 关键词：网络流量
- 改进支持向量机在网络入侵检测中的应用
- 为提高网络安全性，提出一种改进支持向量机的网络入侵检测算法。首先采用核主成分分析提取网络数据重要特征，加快网络入侵检测速度，然后采用粒子群算法对支持向量机参数进行优化，提高网络检测正确率。仿真实验结果表明，改进支持向量提...
- 于静王辉
- 关键词：网络安全支持向量机粒子群优化算法
