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網(wǎng)絡入侵中的模糊區(qū)域判斷算法

發(fā)布時間:2021-07-09 02:43
  針對當前網(wǎng)絡入侵中模糊區(qū)域判斷算法未考慮算法的自適應及容錯性,判斷效率和穩(wěn)定性均較差的問題,提出一種基于多層邏輯結(jié)構的網(wǎng)絡入侵中模糊區(qū)域判斷算法。首先采用基于多層邏輯結(jié)構的模糊區(qū)域判斷算法,以自適應和容錯性作為約束條件,通過求取算法不同層反饋解,得到網(wǎng)絡入侵中的模糊區(qū)域判斷結(jié)果;然后基于判斷結(jié)果,采用警報合成算法將較多雷同警報合成為一條警報,以防止形成警報洪流,獲取最佳模糊區(qū)域判斷結(jié)果。實驗結(jié)果表明,該算法的檢測率和誤報率總平均值分別為93.13%和0.97%,平均時間為10.13s,表明該算法具有顯著的網(wǎng)絡入侵模糊區(qū)域判斷優(yōu)越性。 

【文章來源】:吉林大學學報(理學版). 2020,58(02)北大核心

【文章頁數(shù)】:8 頁

【部分圖文】:

網(wǎng)絡入侵中的模糊區(qū)域判斷算法


算法流程

測試集,算法,誤報率,檢測率


在評判不同方法的判斷性能時,以檢測率和誤報率為評判標準,其中誤報率為錯誤警報數(shù)量與測試集內(nèi)總信息數(shù)量的比值,檢測率為入侵行為的警報數(shù)量與入侵行為總量的比值.本文算法(算法1)和基于層次屬性約減模型的網(wǎng)絡入侵中模糊區(qū)域判斷算法(算法2)的判斷結(jié)果分別如圖2~圖5所示.圖3 兩種算法對測試集2的判斷結(jié)果

測試集,算法,誤報率,檢測率


圖2 兩種算法對測試集1的判斷結(jié)果為了更清晰地體現(xiàn)對比不同測試集中不同算法的判斷結(jié)果,對圖2~圖5不同算法的判斷結(jié)果進行匯總,結(jié)果列于表2.由圖2~圖5和表2可見:在不同的測試集中,基于層次屬性約減模型的網(wǎng)絡入侵中模糊區(qū)域判斷算法的平均檢測率變化范圍為75.53%~80.03%,平均誤報率變化范圍為1.66%~2.83%,檢測總體數(shù)據(jù)的檢測率和誤報率的平均值分別為78.33%和2.36%;本文算法的平均檢測率變化范圍為91.74%~94.50%,平均誤報率變化范圍為0.78%~1.13%,檢測總體數(shù)據(jù)的檢測率和誤報率的平均值分別為93.13%和0.97%.實驗結(jié)果表明,使用本文算法判斷網(wǎng)絡中的模糊區(qū)域優(yōu)越性顯著[16].

【參考文獻】:
期刊論文
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[4]關系親密程度的LTE異構網(wǎng)絡切換算法[J]. 楊靜,李鵬程,閆俊杰,周曉軍.  四川大學學報(自然科學版). 2018(01)
[5]野草入侵模糊算法的半主動空氣懸架研究[J]. 胡紅生,肖平,江民,歐陽青.  傳感技術學報. 2017(10)
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[7]入侵檢測中基于IBQGSA的特征選擇及SVM參數(shù)優(yōu)化[J]. 李叢,閆仁武,丁勇,王云.  計算機工程與設計. 2017(08)
[8]基于預定義類的緊湊型正則表達式匹配算法[J]. 麥濤濤,潘曉中,王亞奇,蘇陽.  計算機應用. 2017(02)
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[10]基于文化算法的層次屬性約減入侵檢測模型[J]. 申元,高嶺,高妮,王帆.  計算機工程. 2017(07)



本文編號:3272849

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