【摘要】：為有效判斷網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包是否存在被攻擊的可能性,在以往研究的基礎上,提出了一種DMPSO(detection method based on particle swarm optimization)檢測算法。根據(jù)數(shù)據(jù)包屬性的離散度定義狀態(tài)檢測指標;利用粒子群優(yōu)化方法給出了標準差分布的計算流程,以判斷數(shù)據(jù)包的異常狀況;通過OPNET和MATLAB進行仿真實驗,深入研究影響該算法的關鍵因素,對比其與其它算法間的性能狀況,實驗結果表明,DMPSO具有較好的適應性。
[Abstract]:In order to effectively judge whether there is a possibility of attack on network packets, a DMPSO (detection method based on particle swarm optimization) detection algorithm is proposed on the basis of previous research. According to the discreteness of packet attributes, the state detection index is defined, and the calculation flow of standard deviation distribution is given by using particle swarm optimization method to judge the abnormal condition of data packets. Through the simulation experiments of OPNET and MATLAB, the key factors affecting the algorithm are deeply studied, and the performance between the algorithm and other algorithms is compared. the experimental results show that DMPSO has better adaptability.
【作者單位】： 四川理工學院計算機系;
【基金】：四川省教育廳重點基金項目(13ZA0118) 人工智能四川省重點實驗室開放基金項目(2012RYY02) 四川理工學院培育基金項目(2012PY13)
【分類號】：TP393.08

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本文編號：2491609