本文關(guān)鍵詞：多服務(wù)器環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)最脆弱攻擊區(qū)檢測

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【摘要】：在對多服務(wù)器環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)最脆弱攻擊區(qū)進(jìn)行檢測的過程中,由于隨機(jī)性較大,容易產(chǎn)生很多冗余脆弱攻擊區(qū),造成干擾,導(dǎo)致傳統(tǒng)核Fisher判別分析,無法獲取最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)最脆弱攻擊區(qū)特征,不能有效實(shí)現(xiàn)多服務(wù)器環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)最脆弱攻擊區(qū)檢測等問題,提出一種利用AFSA-SVM的多服務(wù)環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)最脆弱攻擊區(qū)檢測方法,對多服務(wù)器環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息進(jìn)行采集,提取網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)特征。將多服務(wù)器環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)特征子集編碼成人工魚的位置,通過仿真魚群的覓食、聚群及追尾行為獲取最優(yōu)特征子集,將最優(yōu)特征子集作為SVM分類算法的輸入,使多服務(wù)器環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)最脆弱攻擊區(qū)檢測問題變成了對多個二分類問題,進(jìn)行求解,把得到的結(jié)果結(jié)合在一起,獲取多服務(wù)器下的網(wǎng)絡(luò)最脆弱攻擊區(qū)檢測結(jié)果。仿真結(jié)果表明,所提方法具有很高的檢測精度及檢測效率。
【作者單位】： 河北科技大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 多服務(wù)器 脆弱 攻擊區(qū) 檢測
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61300120,61301091) 河北省高等學(xué)校科學(xué)研究優(yōu)秀青年基金項(xiàng)目(YQ2013032,YQ2014036) 河北科技大學(xué)科學(xué)研究基金課題(XL201285)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 1引言 隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的逐漸發(fā)展,多服務(wù)器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境逐漸向網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算環(huán)境發(fā)展⑴。隨著網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)規(guī)模的逐漸擴(kuò)大,網(wǎng)絡(luò)攻擊在數(shù)量和危害程度上均不斷增加,網(wǎng)絡(luò)安全問題日益突出12’3^而網(wǎng)絡(luò)最脆弱攻擊區(qū)檢測作為一種主動防御技術(shù),成為相關(guān)學(xué)者研究的重點(diǎn)課題[4’5]。 在對多服務(wù)

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