傳統(tǒng)艦船通信網(wǎng)絡(luò)的入侵特征選擇與優(yōu)化方法,檢測效率和準(zhǔn)確率較低,選擇結(jié)果中存在大量冗余特征。為了提高檢測結(jié)果準(zhǔn)確率,利用遺傳算法研究一種新的艦船通信網(wǎng)絡(luò)的入侵特征選擇與優(yōu)化方法,通過設(shè)立徑向基核函數(shù)將選擇艦船通信網(wǎng)絡(luò)入侵特征這一過程映射到高維空間進(jìn)行計(jì)算,通過特征選擇完成參數(shù)優(yōu)化,建立優(yōu)化模型。測試結(jié)果表明,基于遺傳算法的特征選擇與優(yōu)化方法能夠有效消除無用特征和冗余特征,在短時(shí)間能提高檢測的準(zhǔn)確率,同時(shí)提高檢測的準(zhǔn)確率和效率。 

【文章來源】：艦船科學(xué)技術(shù). 2020,42(12)北大核心

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

特征值選擇結(jié)果Fig.2Eigenvalueselectionresults

圖1不同方法的入侵特征檢測適應(yīng)度對比Fig.1Comparisonofdifferentmethodsofintrusionfeaturedetectionfitness分析可知，無論是傳統(tǒng)方法還是本文方法都可以實(shí)現(xiàn)艦船通信網(wǎng)絡(luò)的入侵特征選擇與優(yōu)化，但是本文研究的方法網(wǎng)絡(luò)入侵檢測率更高，在檢測到第50次時(shí)，本文研究的方法適應(yīng)度函數(shù)已經(jīng)基本穩(wěn)定，確定在97%上，而傳統(tǒng)方法在檢測到第55次，才達(dá)到基本穩(wěn)定。由此可見，本文研究的特征選擇與優(yōu)化方法的實(shí)用性更強(qiáng)。選用傳統(tǒng)方法和本文方法計(jì)算相同數(shù)據(jù)及10次所選數(shù)目的平均值，得到的實(shí)驗(yàn)對比結(jié)果如圖2所示。原始特征共有41個(gè)，分析可知，本文方法和傳統(tǒng)方法選擇的特征數(shù)值均低于得到的原始特征值，這一現(xiàn)象表明選擇網(wǎng)絡(luò)特征中依舊存在無用特征和冗余特征，而本文研究的特征選擇方法選擇特征數(shù)量明顯少于傳統(tǒng)方法選擇的特征數(shù)量，由此可以表明，本文研究的方法可以充分利用特征選擇對參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，不僅能夠降低特征維數(shù)，同時(shí)能夠減少計(jì)算量，提高檢測艦船通信網(wǎng)絡(luò)入侵特征的效率，這一檢測方法與現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)入侵的實(shí)時(shí)性要求更加相符。圖2特征值選擇結(jié)果Fig.2Eigenvalueselectionresults4結(jié)語目前研究的艦船通信網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法中，很容易出現(xiàn)特征選擇與參數(shù)優(yōu)化不匹配的問題。為此，本文提出一種新的方法。對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文研究的方法能夠很好地實(shí)現(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)入侵檢測，有效去除無用特征和冗余特征，分析輸入變量，并對輸入變量進(jìn)行變維，提高入侵特征檢測的工作效率和準(zhǔn)確率，進(jìn)一步確保艦船通信網(wǎng)絡(luò)的安全性。參考文獻(xiàn)：石樂義,朱紅強(qiáng),劉祎豪,等.基于相關(guān)信息熵和CNN-BiLSTM的工業(yè)控制系統(tǒng)入侵檢測[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展,2019,56(11):2330–2338.[1]劉

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于相關(guān)信息熵和CNN-BiLSTM的工業(yè)控制系統(tǒng)入侵檢測[J]. 石樂義,朱紅強(qiáng),劉祎豪,劉佳.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2019(11)
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本文編號：3119826