基于CUDA和布谷鸟算法的SVM在工控入侵检测中的应用 |
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作者姓名: | 陈汉宇 王华忠 颜秉勇 |
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作者单位: | 华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海,200237;华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海,200237;华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海,200237 |
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摘 要: | 为了提升SVM算法的分类速度和精度,提出了一种基于CUDA和布谷鸟搜索算法(CSA)的CCS-SVM (CUDA and Cuckoo Search based Support Vector Machine)算法。考虑到SVM算法在大规模数据下训练速度慢的缺点,利用基于CUDA的并行技术对SVM进行并行化。针对布谷鸟搜索算法寻优精度低和收敛速度慢的问题,提出了两点改进:第一,考虑了寻优过程中个体适应度对莱维飞行步长因子α的影响;第二,在偏好随机游动环节引入惯性权重。最后利用CCS-SVM算法对工控网络标准数据集进行入侵检测仿真实验,结果表明:该算法在保证入侵检测准确率的同时,检测速度提升了近3倍。
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关 键 词: | 布谷鸟搜索算法 CUDA 支持向量机 工业控制系统 入侵检测 |
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