首页|基于改进麻雀搜索算法优化SVM的恶意程序检测

基于改进麻雀搜索算法优化SVM的恶意程序检测

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
在网络技术快速发展的同时,恶意程序也随之不断进化,其种类和数量不断增多,攻击目标和攻击领域越发广泛,成为当前互联网面临的主要安全威胁之一.犯罪分子利用恶意程序实施远程控制、窃取私密信息、攻击网络基础设施等犯罪行为,给网络安全带来了严峻挑战.本文基于Tent-Logistic混沌映射和线性微分递减策略改进麻雀搜索算法,提高算法的搜索速度和稳定性.再将改进麻雀搜索算法用于获取SVM最优参数c和g,建立TLCSSA-SVM恶意程序检测模型.最后采用CIC-InvesAndMal2019等数据集进行检测,实验结果表明与SSA、PSO相比,TLCSSA优化后SVM的恶意程序检测能力更强.

邢健、徐国天

展开 >

中国刑事警察学院

SVM 恶意程序 Tent-Logistic混沌映射 麻雀搜索算法 全局最优解 线性微分递减策略

辽宁网络安全执法协同创新中心资助项目公安部软科学计划项目辽宁省自然科学基金课题辽宁省自然科学基金课题辽宁省自然科学基金课题辽宁省自然科学基金课题中央高校基本科研业务费项目中央高校基本科研业务费项目公安部技术研究计划课题辽宁省社会科学规划基金项目辽宁省教育厅科学研究项目

WXZX-2018070102020LLYJXJXY0312022-MS-1682019-ZD-0167201805508412015020091D202100632420170132016JSYJB06L16BFX012LJKZ0072

2024

警察技术
公安部第一研究所

警察技术

影响因子：0.386
ISSN：1009-9875
年,卷(期)：2024.(2)
  • 10