本文關(guān)鍵詞： 移動(dòng)網(wǎng)絡(luò) 入侵檢測(cè) 基于特征　出處：《計(jì)算機(jī)仿真》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：對(duì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)入侵特征信息進(jìn)行提取與檢測(cè),可以提高移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的安全防御能力。進(jìn)行入侵特征信息提取檢測(cè)時(shí),應(yīng)對(duì)入侵特征進(jìn)行準(zhǔn)確提取,通過(guò)構(gòu)建訓(xùn)練樣本進(jìn)行檢測(cè),但是傳統(tǒng)的基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法是構(gòu)建正常網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)下的關(guān)系模式,將網(wǎng)絡(luò)入侵事件與正常關(guān)系模式不斷比對(duì),完成入侵檢測(cè),但不能準(zhǔn)確提取入侵特征,存在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)入侵特征信息檢測(cè)誤差大的問(wèn)題。提出一種新的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)入侵特征信息提取檢測(cè)方法。上述方法先基于PCA對(duì)輸入移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)變量進(jìn)行潛在特征提取,將入侵特征編碼變?yōu)榱Ｗ拥奈恢孟蛄?組建基于粒子信息共享的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)入侵最優(yōu)特征子集,利用模糊均值聚類算法選取最優(yōu)入侵特征訓(xùn)練樣本,構(gòu)建基于支持向量機(jī)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)器,利用上述檢測(cè)器有效地完成移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)。仿真結(jié)果表明,所提算法移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的精確度和檢測(cè)效率均有效提高。
[Abstract]:Extracting and detecting intrusion feature information of mobile network can improve the security and defense ability of mobile network. When extracting and detecting intrusion feature information, intrusion feature should be extracted accurately. By constructing training samples to detect, but the traditional machine learning method is to build a normal network under the state of the relationship model, network intrusion events and the normal relationship between the mode of continuous comparison, the completion of intrusion detection. But it can not accurately extract intrusion features. This paper presents a new intrusion feature information extraction and detection method for mobile network. Firstly, based on PCA, the dynamic variables of the input mobile network are potentially special. Sign extraction. The intrusion feature coding is changed into the particle position vector, and the optimal feature subset of mobile network intrusion based on particle information sharing is constructed. The fuzzy mean clustering algorithm is used to select the optimal intrusion feature training sample. A network intrusion detector based on support vector machine (SVM) is constructed, and the mobile network intrusion detection is accomplished effectively by using the above detectors. The simulation results show that. The proposed algorithm improves the accuracy and detection efficiency of mobile network intrusion detection.
【作者單位】： 西安理工大學(xué)高等技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TN915.08
【正文快照】： 1引言 在下一代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)水平飛速發(fā)展的同時(shí),人侵檢測(cè)技術(shù)作為一種動(dòng)態(tài)的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)安全檢測(cè)技術(shù)成為當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全研究的重點(diǎn)[1-3]。而在對(duì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的人侵檢測(cè)過(guò)程中,提取網(wǎng)絡(luò)入侵特征質(zhì)量的優(yōu)劣可以決定網(wǎng)絡(luò)人侵檢測(cè)的精度[4—61。移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)優(yōu)化方法通過(guò)選擇最優(yōu)訓(xùn)練樣

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 黃慶濤;;網(wǎng)絡(luò)入侵特征優(yōu)化檢測(cè)方法仿真[J];計(jì)算機(jī)仿真;2013年09期

2 歐陽(yáng)明光,王麗娟,任新華,汪為農(nóng);入侵特征的時(shí)間語(yǔ)義邏輯及實(shí)現(xiàn)[J];太原理工大學(xué)學(xué)報(bào);2003年06期

3 李淼,顧蕊,孟兆海,劉棣華;入侵特征信息庫(kù)的擴(kuò)充[J];長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2004年01期

4 秦亮;薛巧麗;王保義;;一種代價(jià)敏感的入侵特征選擇算法[J];電力科學(xué)與工程;2008年04期

5 歐陽(yáng)明光,汪為農(nóng),張勇;一個(gè)入侵特征的時(shí)間語(yǔ)義模型[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2003年32期

6 李慶華,童健華,孟中樓,張薇;基于數(shù)據(jù)挖掘的入侵特征建模[J];計(jì)算機(jī)工程;2004年08期

7 顏小瓊;;一種網(wǎng)絡(luò)入侵特征描述的方法[J];邵陽(yáng)學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2006年02期

8 鄭抗震;孫奇遠(yuǎn);盧汪節(jié);;基于優(yōu)先級(jí)的入侵特征提取方法[J];信息安全與通信保密;2007年02期

9 歐陽(yáng)明光,張?jiān)茲?Koffi Kpotchie,汪為農(nóng);一種基于模糊綜合評(píng)判的網(wǎng)絡(luò)入侵特征描述矩陣[J];計(jì)算機(jī)工程;2003年05期

10 陳思;;入侵特征與入侵檢測(cè)所需規(guī)則[J];應(yīng)用能源技術(shù);2008年12期

相關(guān)會(huì)議論文 前1條

1 胡康興;唐東斌;;基于改進(jìn)的加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則的入侵檢測(cè)[A];2005年全國(guó)理論計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2005年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前1條

1 向杰;去年病毒顯現(xiàn)“工業(yè)化”特征[N];科技日?qǐng)?bào);2008年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 王惠然;基于數(shù)據(jù)挖掘的入侵特征縮減方法研究[D];河北大學(xué);2007年

，

本文編號(hào)：1455995