在工業(yè)控制系統(tǒng)（工控）與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)深度融合的背景下,有效檢測系統(tǒng)是否受到入侵威脅成為保障工控安全的關(guān)鍵。根據(jù)工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)高維性和非線性的特點,應(yīng)用Fisher分值和核主成分分析法對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,針對支持向量機參數(shù)尋優(yōu)過程中標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法易陷入局部最優(yōu)的問題,提出基于自適應(yīng)變異的粒子群優(yōu)化算法SVPSO,進(jìn)而構(gòu)建系統(tǒng)入侵檢測模型。在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的仿真結(jié)果表明,與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、K最近鄰、隨機森林和樸素貝葉斯算法相比,基于SVPSO算法構(gòu)建的檢測模型性能較優(yōu),檢測精度達(dá)到98.75%,而誤報率僅為1.22%。 

【文章來源】：計算機工程. 2020,46(04)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
0 概述
1 數(shù)據(jù)特征選擇與提取
    1.1 Fisher分值
    1.2 核主成分分析法
2 SVM與PSO算法
    2.1 支持向量機
    2.2 標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法
3 基于SVPSO的入侵檢測
    3.1 基于自適應(yīng)變異的粒子群優(yōu)化算法
    3.2 基于SVPSO的SVM參數(shù)優(yōu)化
    3.3 SVPSO算法流程
4 仿真驗證與分析
    4.1 數(shù)據(jù)集
    4.2 特征選擇與處理
    4.3 仿真結(jié)果對比
    4.4 入侵檢測模型性能對比
        4.4.1 總體檢測效果對比
        4.4.2 各類攻擊行為檢測效果對比
5 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3472113