本文選題：復雜網絡 + 粒子群優(yōu)化算法　； 參考：《科學技術與工程》2013年30期

【摘要】：復雜網絡具有開放性、互聯(lián)性和共享性,易受到大規(guī)模的入侵,采用傳統(tǒng)"一對一"方式構建網絡入侵檢測器,檢測費時,實時性檢測差。為了提高復雜網絡入侵檢測性能,提出一種引入由粗到精分層概念的多層網絡入侵檢測模型。在傳統(tǒng)的LSSVM分類器基礎上,對分類過程進一步細分,建立一種由粗到精策略,構造多層的網絡入侵分類器,在精細分類層,將引入擁擠度和隔離度因子的粒子群優(yōu)化分類器。以提高入侵分類器性能。最后采用KDD 99數(shù)據集進行仿真測試。結果表明,相對于其它檢測模型,該模型不僅加快了入侵檢測速度,滿足入侵檢測實時性;同時提高了網絡入侵檢測率,為網絡安全提供了有效保證。
[Abstract]:Complex network is open, interconnected and shared, and is vulnerable to large-scale intrusion. Traditional "one-to-one" method is used to construct network intrusion detector, which takes time and poor real-time detection. In order to improve the performance of complex network intrusion detection, a multi-layer intrusion detection model with the concept of coarse to fine layers is proposed. Based on the traditional LSSVM classifier, the classification process is further subdivided, and a multi-layer network intrusion classifier is constructed by coarse-to-fine strategy. In the fine classification layer, the particle swarm optimization classifier with crowding and isolation factors is introduced. To improve the performance of intrusion classifier. Finally, the KDD 99 data set is used for simulation test. The results show that compared with other detection models, this model not only accelerates the speed of intrusion detection and satisfies the real-time performance of intrusion detection, but also improves the detection rate of network intrusion and provides an effective guarantee for network security.
【作者單位】： 濟寧學院計算機科學系;
【分類號】：TP393.08

【參考文獻】

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【共引文獻】

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