混合編碼網(wǎng)絡(luò)差異特性下的入侵檢測(cè)模型仿真
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【摘要】:針對(duì)傳統(tǒng)入侵檢測(cè)算法提取的網(wǎng)絡(luò)入侵特征不準(zhǔn)確,冗余信息過(guò)多,導(dǎo)致建模準(zhǔn)確率低的問(wèn)題。提出采用改進(jìn)人工魚(yú)群算法的混合編碼網(wǎng)絡(luò)差異特性下的入侵檢測(cè)建模方法。先在混合編碼網(wǎng)絡(luò)差異特性下細(xì)化網(wǎng)絡(luò)入侵特征搜索空間,并建立最優(yōu)保存策略進(jìn)化模型進(jìn)行優(yōu)勝劣汰操作,將網(wǎng)絡(luò)子集編碼成人工魚(yú)的位置,依據(jù)魚(yú)群的覓食行為提取混合編碼網(wǎng)絡(luò)差異的最優(yōu)特征子集,根據(jù)提取的特征子集對(duì)網(wǎng)絡(luò)差異訓(xùn)練集進(jìn)行特征約簡(jiǎn),并輸入到SVM進(jìn)行訓(xùn)練,建立混合編碼網(wǎng)絡(luò)差異特性下的入侵檢測(cè)模型。仿真證明,所提算法精確度可以達(dá)到98%.
【作者單位】: 廣東財(cái)經(jīng)大學(xué);
【基金】:教育部高校碩士點(diǎn)基金(200801120007)
【分類號(hào)】:TP18;TP393.08
【正文快照】: 1引言在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展的同時(shí),人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全的要求也在不斷的提高[1-3]。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)無(wú)法防御日新月異的入侵手段[4-6]。在這種情況下,如何有效地進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)差異特性下的入侵檢測(cè)成為了該領(lǐng)域亟待解決的主要問(wèn)題,而網(wǎng)絡(luò)差異特性下的優(yōu)化入侵檢測(cè)方法可以對(duì)
【相似文獻(xiàn)】
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1 郝俊瑞,許紅軍;基于分類的小波—分形混合編碼[J];無(wú)線電工程;2001年S1期
2 游偉;劉建國(guó);都斌;田立娜;;軍用物資混合編碼集成系統(tǒng)研究[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2006年15期
3 郝俊瑞,許紅軍;新的小波—分形混合編碼方法:分類[J];桂林電子工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào);2001年02期
4 謝春娣,梅家斌;基于混合編碼的同步優(yōu)化策略[J];紡織高;A(chǔ)科學(xué)學(xué)報(bào);2004年01期
5 陳力軍,于洪珍,劉富強(qiáng);分形-模型基混合編碼在煤礦指揮系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];煤炭科學(xué)技術(shù);1998年05期
6 歐進(jìn)萍,張利芬;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)優(yōu)化的實(shí)整數(shù)混合編碼遺傳算法[J];地震工程與工程振動(dòng);2003年01期
7 方咸云,王永初;基于混合編碼遺傳算法在模型辨識(shí)中的應(yīng)用[J];南昌航空工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2002年01期
8 張偉棟;葉貞成;錢鋒;;基于混合編碼的遺傳算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的應(yīng)用[J];華東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年01期
9 路志英,龐勇,林孔元;遺傳神經(jīng)網(wǎng)混合編碼方式的研究[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2004年11期
10 羅強(qiáng),任慶利,羅莉,楊萬(wàn)海;一種基于局部極大模和分形的混合編碼方法[J];中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào);2003年01期
中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條
1 王彬彬;基于精細(xì)可分級(jí)的音視頻混合編碼[D];吉林大學(xué);2007年
,本文編號(hào):1249499
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