發(fā)布時間：2018-08-24 18:20

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測系統(tǒng)的檢測性能與攻擊特征的性質(zhì)具有較強的關(guān)聯(lián)性。網(wǎng)絡(luò)中的攻擊特征存在強隨機性高復(fù)雜性的特點,傳統(tǒng)算法在特征尋優(yōu)過程中由于受到復(fù)雜性的影響,很難控制算法中的尋優(yōu)速度,很容易造成在復(fù)雜環(huán)境下的算法不收斂,影響檢測準(zhǔn)確性。為提高準(zhǔn)確性,提出了一種帶粒子釋放和速度約束的入侵檢測算法,算法對采集得到的攻擊特征自動劃分區(qū)間,采用粒子釋放控制的方法增強種群的多樣性,避免算法出現(xiàn)局部最優(yōu)現(xiàn)象,并采用速度約束釋放后粒子收斂速度,優(yōu)化檢測入侵特征過程的尋優(yōu)性能,獲取準(zhǔn)確的攻擊特征。實驗結(jié)果表明,粒子釋放和速度約束方法具備較高的尋優(yōu)性能以及收斂能力,是一種有效的攻擊特征尋優(yōu)算法。
[Abstract]:The detection performance of the network attack detection system is strongly related to the nature of the attack characteristics. The attack feature in the network has the characteristic of strong randomness and high complexity. Because of the influence of complexity, it is difficult to control the optimization speed of the traditional algorithm in the process of feature optimization, and it is easy to cause the algorithm in the complex environment not to converge. Affect the accuracy of detection. In order to improve the accuracy, an intrusion detection algorithm with particle release and velocity constraints is proposed. The local optimum phenomenon is avoided and the particle convergence rate is adopted after the speed constraint is released to optimize the searching performance of the intrusion detection process and obtain the accurate attack feature. The experimental results show that the particle release and velocity constraint methods have high optimization performance and convergence ability and are an effective attack feature optimization algorithm.
【作者單位】： 太原大學(xué)計算機工程系;
【分類號】：TP393.08

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本文編號：2201649