基于改進(jìn)混沌粒子群的聚類檢測(cè)算法研究
本文關(guān)鍵詞:基于改進(jìn)混沌粒子群的聚類檢測(cè)算法研究
更多相關(guān)文章: 入侵檢測(cè) 粒子群優(yōu)化 混沌 自適應(yīng)慣性權(quán)重 非線性動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)因子
【摘要】:針對(duì)入侵檢測(cè)系統(tǒng)特征報(bào)警聚類質(zhì)量低、冗余告警的不足,提出基于改進(jìn)混沌自適應(yīng)粒子群優(yōu)化的IDS特征報(bào)警聚類方法。該方法結(jié)合混沌算法特性和改進(jìn)粒子群算法自適應(yīng)慣性權(quán)重系數(shù)以及對(duì)非線性動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)因子進(jìn)行改善,引導(dǎo)粒子群在混沌與穩(wěn)定之間交替波動(dòng),保證粒子運(yùn)動(dòng)慣性,更利于趨近最優(yōu)。本方法能夠克服PSO算法的過(guò)早收斂、"惰性"反應(yīng)等缺點(diǎn),利于聚類中心更能趨向全局最優(yōu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文粒子群參數(shù)改進(jìn)算法提高了特征報(bào)警聚類質(zhì)量,具有較高的檢測(cè)率和較低的誤報(bào)率。
【作者單位】: 廣東省電信規(guī)劃設(shè)計(jì)院有限公司;
【關(guān)鍵詞】: 入侵檢測(cè) 粒子群優(yōu)化 混沌 自適應(yīng)慣性權(quán)重 非線性動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)因子
【分類號(hào)】:TP18;TP393.08
【正文快照】: 1引言近年來(lái),網(wǎng)絡(luò)安全成為人們?nèi)找骊P(guān)注的一個(gè)問(wèn)題。就入侵檢測(cè)系統(tǒng)(IDS,Intrusion Detection System)而言,它作為當(dāng)前保障網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)行的有效檢測(cè)工具,得到了廣泛的重視及應(yīng)用,它可以檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)上的攻擊行為,并產(chǎn)生相應(yīng)的告警信息,提示系統(tǒng)管理人員進(jìn)行及時(shí)有效的處理,避免入侵
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