本文關(guān)鍵詞：潛在網(wǎng)絡(luò)威脅檢測(cè)過(guò)程的優(yōu)化與仿真

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【摘要】：在對(duì)潛在網(wǎng)絡(luò)威脅檢測(cè)的研究過(guò)程中,采用當(dāng)前算法進(jìn)行潛在網(wǎng)絡(luò)威脅檢測(cè)時(shí)入侵特征的重復(fù)性對(duì)特征分類參數(shù)造成干擾,導(dǎo)致入侵檢測(cè)效率低的問(wèn)題。提出采用過(guò)往入侵特征分析算法的潛在網(wǎng)絡(luò)威脅檢測(cè)方法。上述方法首先將潛在網(wǎng)絡(luò)威脅檢測(cè)的正確率定義為網(wǎng)絡(luò)威脅檢測(cè)的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),以SVM為分類器,利用過(guò)往入侵特征分析算法通過(guò)潛在網(wǎng)絡(luò)威脅入侵樣本訓(xùn)練SVM分類器,將過(guò)往入侵特征集與SVM參數(shù)作為約束條件建立潛在網(wǎng)絡(luò)威脅入侵特征分類模型,然后加入粒子群算法依據(jù)分類結(jié)果在過(guò)往的潛在網(wǎng)絡(luò)威脅入侵特征空間進(jìn)行全局搜索,組建最優(yōu)潛在網(wǎng)絡(luò)威脅檢測(cè)模型,進(jìn)而精確地完成了潛在網(wǎng)絡(luò)威脅檢測(cè)。仿真結(jié)果證明,采用過(guò)往入侵特征分析算法的潛在網(wǎng)絡(luò)威脅檢測(cè)方法檢測(cè)精確度高,適應(yīng)性強(qiáng)。
【作者單位】： 深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院軟件學(xué)院;深圳大學(xué)機(jī)電與控制工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 入侵檢測(cè) 特征選擇 粒子群
【基金】：深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院校級(jí)科研項(xiàng)目(LG2014029)
【分類號(hào)】：TP393.08;TP18
【正文快照】： 1引言在計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)水平的不斷提升的同時(shí),網(wǎng)絡(luò)的入侵形式也在快速的翻新[1-3]。網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的完善已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域中待以解決的重要問(wèn)題[4-6]。而潛在網(wǎng)絡(luò)威脅檢測(cè)方法是解決這一問(wèn)題的有效途徑,引起了很多專家與學(xué)者的關(guān)注,由于潛在網(wǎng)絡(luò)威脅檢測(cè)方法具有廣闊的

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