發(fā)布時間：2017-08-16 00:10

  本文關(guān)鍵詞：虛擬機間性能互擾下的web網(wǎng)絡(luò)入侵檢測

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【摘要】：在虛擬機間性能互擾的狀態(tài)下,web網(wǎng)絡(luò)的開放性和共享性導(dǎo)致虛擬機間信號互擾,如采用傳統(tǒng)算法進行web網(wǎng)絡(luò)入侵檢測,其衡量標(biāo)準(zhǔn)無法確定,存在檢測時間較長,穩(wěn)定性差、精確度低、實用性小等問題。提出改進支持向量機算法的web網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法。上述方法將web網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測精度作為衡量標(biāo)準(zhǔn),融合粒子群算法(PSO),通過提取web網(wǎng)絡(luò)入侵特征子集來獲到SVM參數(shù),并將結(jié)果作為約束標(biāo)準(zhǔn)來組建虛擬機間性能互擾下的web網(wǎng)絡(luò)入侵檢測數(shù)學(xué)模型,借助粒子群的強大搜索能力對建立的web網(wǎng)絡(luò)入侵檢測數(shù)學(xué)模型進行優(yōu)化,得到全局最優(yōu)解。仿真結(jié)果證明,改進支持向量機算法在虛擬機間性能互擾的狀態(tài)下,web網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法的精確度高,實用性強。
【作者單位】： 江蘇大學(xué)計算機科學(xué)與通信工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 網(wǎng)絡(luò) 入侵檢測 粒子群算法
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 1引言在國內(nèi),隨著計算機技術(shù)水平的不斷提高,Web網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為了當(dāng)前的主流網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用形式之一[1-.3]。Web網(wǎng)絡(luò)可以借助虛擬化技術(shù),讓資源得到更合理的分配,節(jié)約大量的成本,并提高了收益[4-6]。與此同時,虛擬機間性能互擾也會促使Web網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)存在大量的攻擊點及安全隱患,容易造成

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前9條

1 曹旭;曹瑞彤;;基于大數(shù)據(jù)分析的網(wǎng)絡(luò)異常檢測方法[J];電信科學(xué);2014年06期

2 鄭芳泉;陳曉云;;基于支持向量聚類和重抽樣的入侵檢測[J];福州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2013年02期

3 李成兵;姚琛;;交通流異常數(shù)據(jù)檢測研究及實證[J];計算機工程與應(yīng)用;2013年20期

4 雷晨曦;唐向紅;李少波;;斷路器數(shù)據(jù)在線異常點檢測算法研究[J];計算機應(yīng)用研究;2014年06期

5 馬滿福;陶冶;;網(wǎng)絡(luò)入侵聯(lián)機感染擴散過程的研究與仿真[J];計算機仿真;2014年11期

6 楊雷;邢禾續(xù);代鈺;徐賽;王昊;張斌;;考慮虛擬機間性能互擾的虛擬資源分配方法[J];通信學(xué)報;2014年09期

7 曲廣慶;邊振東;李紅;;數(shù)據(jù)分析檢測能源消耗異常研究[J];中國設(shè)備工程;2014年01期

8 夏秦;王志文;盧柯;;入侵檢測系統(tǒng)利用信息熵檢測網(wǎng)絡(luò)攻擊的方法[J];西安交通大學(xué)學(xué)報;2013年02期

9 楊曉峰;李偉;孫明明;胡雪蕾;;基于文本聚類的網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測方法[J];智能系統(tǒng)學(xué)報;2014年01期

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 秦瑞峰;;網(wǎng)絡(luò)隱寫信息傳遞系統(tǒng)的高效攻擊檢測[J];電子科技;2014年11期

2 魏浩;丁要軍;;一種基于相關(guān)的屬性選擇改進算法[J];計算機應(yīng)用與軟件;2014年08期

3 米曉萍;李雪梅;;基于信息融合度傳遞的頻域徙動入侵特征挖掘算法[J];計算機科學(xué);2015年03期

4 唐贊玉;劉宏;;基于包絡(luò)延拓和本征波匹配的時變DoS攻擊頻譜檢測[J];計算機科學(xué);2015年04期

5 羅婷婷;;網(wǎng)絡(luò)病毒感染下振蕩攻擊數(shù)據(jù)混淆分離算法[J];科技通報;2015年06期

6 盧o，

本文編號：680538