发明专利已授权

一种基于支持向量机的混合特征选择的入侵检测方法

📄 申请号：CN202010103243.3 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2020-02-19

公开号

CN111343171A

公开日

2020-06-26

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04L29_06

IPC 分类号

H04L29_06 , G06K9_62 , G06N3_00 ,

技术画像

所属领域

检测方法入侵检测支持向量机特征选择检测方法

应用场景

网络安全, 网络入侵检测, 异常流量检测, 信息安全防护, 网络监控

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摘要

本发明涉及入侵检测网络安全领域，特别涉及一种基于支持向量机的混合特征选择的入侵检测方法，采用最优特征子集完成实时入侵检测，包括：导入入侵检测数据集；对入侵检测数据集中参数进行初始化，得到最优特征；利用改进的GSA算法对高斯核SVM的惩罚参数和核函数进行优化，得到SVM分类器；利用优化SVM的递归特征对最优特征进行排序；采用改进的引力搜书算法求取优良子集中的初始种群，根据初始种群得到指定特征空间的最优特征子集；将最优特征子集输入到入侵检测算法中，并采用改进的SVM作为分类器进行分类，完成入侵检测；本发明对传统引力搜索算法进行改进，即引入了Tent混沌序列，避免了引力搜索算方法过早收敛的问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20220805

✅ 授权

20200721

?? 实质审查的生效：

20200626

📄 公开

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：42 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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