1、在高速發(fā)展的信息時(shí)代,隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和規(guī)模的不斷發(fā)展,信息安全已經(jīng)成為全球性的重要問(wèn)題之一。入侵檢測(cè)技術(shù)作為新一代安全保護(hù)技術(shù),它對(duì)計(jì)算機(jī)或網(wǎng)絡(luò)中發(fā)生的事件監(jiān)視和分析,檢測(cè)出入侵行為從而增強(qiáng)系統(tǒng)的安全性。
　　 在現(xiàn)實(shí)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,入侵檢測(cè)系統(tǒng)很難獲得較完備的訓(xùn)練樣本,主動(dòng)學(xué)習(xí)支持向量機(jī)(SVM)算法能夠很好地解決小樣本學(xué)習(xí)的問(wèn)題,大大減少所需訓(xùn)練樣本的數(shù)量,可以提高入侵檢測(cè)系統(tǒng)中分類(lèi)器的性能。同時(shí),入侵檢測(cè)系統(tǒng)需要根據(jù)外在環(huán)境的

2、變化而不斷更新。由于檢測(cè)模型的再訓(xùn)練需要較長(zhǎng)的時(shí)間,對(duì)于所有數(shù)據(jù)再訓(xùn)練新的模型是不切實(shí)際的。因此需要能夠產(chǎn)生自適應(yīng)模型的機(jī)制,通過(guò)利用舊模型和新信息來(lái)進(jìn)行更新,自組織蟻群聚類(lèi)算法已經(jīng)在自適應(yīng)模型中使用,它不需要對(duì)所有數(shù)據(jù)再訓(xùn)練就可以更新模型。
　　 文中給出了基于蟻群聚類(lèi)的SVM算法,將主動(dòng)學(xué)習(xí)SVM算法中查詢(xún)策略改為基于聚類(lèi)的方法,把自組織蟻群聚類(lèi)過(guò)程分為多個(gè)子階段,同時(shí)修改了螞蟻的行動(dòng)機(jī)制,對(duì)特定對(duì)象聚類(lèi)。將自組織蟻群聚類(lèi)算