【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2015年第32卷第8期 323-326页,共5页

【作 者】： 汪刚

【摘 要】 在虚拟机间性能互扰的状态下,web网络的开放性和共享性导致虚拟机间信号互扰,如采用传统算法进行web网络入侵检测,其衡量标准无法确定,存在检测时间较长,稳定性差、精确度低、实用性小等问题。提出改进支持向量机算法的web网络入侵检测方法。上述方法将web网络的入侵检测精度作为衡量标准,融合粒子群算法（PSO）,通过提取web网络入侵特征子集来获到SVM参数,并将结果作为约束标准来组建虚拟机间性能互扰下的web网络入侵检测数学模型,借助粒子群的强大搜索能力对建立的web网络入侵检测数学模型进行优化,得到全局最优解。仿真结果证明,改进支持向量机算法在虚拟机间性能互扰的状态下,web网络入侵检测方法的精确度高,实用性强。