基于粒子群優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)攻擊行為數(shù)據(jù)約簡建模
發(fā)布時間:2021-12-17 01:37
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展和日益普及,網(wǎng)絡(luò)攻擊的目標(biāo)和方式呈現(xiàn)出多樣性,互聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢非常嚴(yán)峻。為提高網(wǎng)絡(luò)與信息系統(tǒng)的安全性能,需要建立多層次、動態(tài)的安全防御體系。入侵檢測技術(shù)則成為當(dāng)下研究的熱點,為信息系統(tǒng)的安全提供主動防御與動態(tài)實時的保護機制。高速網(wǎng)絡(luò)的普及使得海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)成為影響入侵檢測系統(tǒng)功能的瓶頸,復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境使得系統(tǒng)獲得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出高維特性,造成“維度災(zāi)難”,算法和系統(tǒng)的性能會隨著維數(shù)的線性增加呈現(xiàn)出指數(shù)級增長的現(xiàn)象。為了減少入侵檢測系統(tǒng)的計算開銷,提高系統(tǒng)的檢測效率,本文主要研究數(shù)據(jù)約簡技術(shù),包括對數(shù)據(jù)集中的特征進行降維和實例進行縮減。在深入分析現(xiàn)有特征選擇技術(shù)、實例縮減技術(shù)和粒子群算法原理與改進算法的前提下,本文研究使用離散粒子群優(yōu)化算法實現(xiàn)特征選擇和實例縮減的方法。離散粒子群算法在解決復(fù)雜的實際工程問題具有收斂速度快、實現(xiàn)簡單和調(diào)節(jié)參數(shù)較少等特點。本文在離散粒子群優(yōu)化的基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)約簡進行建模,并詳細(xì)的設(shè)計了基于離散粒子群優(yōu)化算法的特征選擇模型和實例選擇模型,并分別設(shè)計了模型的適應(yīng)度函數(shù)評價機制,使用封裝分類器計算平均分類正確率和數(shù)據(jù)壓縮率。同時對基于離散粒子群算法的...
【文章來源】:吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:56 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
TeresaLunt設(shè)計的入侵檢測模型
圖2.2分布式IDS結(jié)構(gòu)圖
基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖
【參考文獻】:
期刊論文
[1]離散粒子群優(yōu)化算法研究綜述[J]. 郭文忠,陳國龍,陳振. 福州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2011(05)
[2]基于粒子群優(yōu)化和鄰域約簡的入侵檢測日志數(shù)據(jù)特征選擇[J]. 陳仕濤,陳國龍,郭文忠,劉延華. 計算機研究與發(fā)展. 2010(07)
[3]離散粒子群優(yōu)化算法研究現(xiàn)狀綜述[J]. 沈林成,霍霄華,牛軼峰. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2008(10)
[4]基于微粒群算法和支持向量機的特征子集選擇方法[J]. 喬立巖,彭喜元,彭宇. 電子學(xué)報. 2006(03)
[5]入侵檢測系統(tǒng)研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J]. 胡華平,陳海濤,黃辰林,唐勇. 計算機工程與科學(xué). 2001(02)
[6]網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測:研究綜述[J]. 蔣建春,馬恒太,任黨恩,卿斯?jié)h. 軟件學(xué)報. 2000(11)
[7]最優(yōu)特征子集選擇問題[J]. 陳彬,洪家榮,王亞東. 計算機學(xué)報. 1997(02)
本文編號:3539172
【文章來源】:吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:56 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
TeresaLunt設(shè)計的入侵檢測模型
圖2.2分布式IDS結(jié)構(gòu)圖
基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖
【參考文獻】:
期刊論文
[1]離散粒子群優(yōu)化算法研究綜述[J]. 郭文忠,陳國龍,陳振. 福州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2011(05)
[2]基于粒子群優(yōu)化和鄰域約簡的入侵檢測日志數(shù)據(jù)特征選擇[J]. 陳仕濤,陳國龍,郭文忠,劉延華. 計算機研究與發(fā)展. 2010(07)
[3]離散粒子群優(yōu)化算法研究現(xiàn)狀綜述[J]. 沈林成,霍霄華,牛軼峰. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2008(10)
[4]基于微粒群算法和支持向量機的特征子集選擇方法[J]. 喬立巖,彭喜元,彭宇. 電子學(xué)報. 2006(03)
[5]入侵檢測系統(tǒng)研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J]. 胡華平,陳海濤,黃辰林,唐勇. 計算機工程與科學(xué). 2001(02)
[6]網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測:研究綜述[J]. 蔣建春,馬恒太,任黨恩,卿斯?jié)h. 軟件學(xué)報. 2000(11)
[7]最優(yōu)特征子集選擇問題[J]. 陳彬,洪家榮,王亞東. 計算機學(xué)報. 1997(02)
本文編號:3539172
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