基于GA-DE-SVM工业防火墙白名单技术研究

目前提升工业防火墙白名单技术的准确率已成为工控网络安全研究的重点和热点。针对此现状,于是提出了一种利用遗传算法和差分进化算法共同优化支持向量机的白名单技术。首先以准确率作为适应度函数,利用遗传算法与差分进化算法的交叉与变异环节相结合,选择出最佳的支持向量机参数惩罚因子c及高斯核参数g,然后使用支持向量机算法进行训练,最后利用PLC对其仿真验证。实验结果表明,该算法优化了分类效果,而且对正常数据的测试准确率提高了18%,异常数据测试准确率则提高了10%.