本文關(guān)鍵詞：基于蟻群算法和改進SSO的混合網(wǎng)絡入侵檢測方法

  更多相關(guān)文章： 網(wǎng)絡入侵 蟻群算法 簡化群優(yōu)化 局部加權(quán) 分類器

【摘要】：針對一般網(wǎng)絡入侵檢測方法在不斷增加復雜攻擊和惡意軟件的網(wǎng)絡環(huán)境下,難以有效保護網(wǎng)絡的問題,提出了一種混合入侵檢測方法。對網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行預處理,采用蟻群算法(ant colony algorithm,ACO)進行特征選擇,數(shù)據(jù)挖掘,在此過程,為了改善簡化群優(yōu)化(simplified swarm optimization,SSO)分類器性能,提出在SSO中加入一種加權(quán)局部搜索策略,即改進的簡化群優(yōu)化(improved simplified optimization optimization,ISSO),這種新局部搜索策略的目的是從由SSO產(chǎn)生當前解的鄰域內(nèi)找到更好的解,從而獲得入侵報告。在KDDCup 99數(shù)據(jù)集上進行了混合檢測方法的相關(guān)實驗。實驗結(jié)果表明,在粒子數(shù)為30,最大代為30時,ISSO就已經(jīng)達到最好的分類結(jié)果 93.5%,相比于其他智能算法具有更少的粒子數(shù)和更小的最大代。此外,還模擬了3種類型的網(wǎng)絡攻擊DOS,PROB和U2R,結(jié)果表明,大多數(shù)情況下該方法的準確率都高于其他檢測方法。
【作者單位】： 平頂山學院軟件學院;
【關(guān)鍵詞】： 網(wǎng)絡入侵 蟻群算法 簡化群優(yōu)化 局部加權(quán) 分類器
【基金】：河南省教育廳重點科研項目(15A520091)~~
【分類號】：TP393.08;TP18
【正文快照】： 0引言在現(xiàn)今信息社會中,互聯(lián)網(wǎng)安全已成為人們關(guān)注的主要領域。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡入侵預防,例如防火墻、用戶認證、避免程序錯誤和數(shù)據(jù)加密難以在不斷增加的復雜攻擊和惡意軟件前全面保護網(wǎng)絡和系統(tǒng)。因此,網(wǎng)絡入侵檢測方法(network intrusion detectionsystems,NIDS)[1]作為安全基礎

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 吳新民;兩種典型的入侵檢測方法研究[J];計算機工程與應用;2002年10期

2 魯宏偉,羅鋼;基于專家系統(tǒng)的入侵檢測方法[J];武鋼技術(shù);2003年01期

3 蔣盛益,李慶華,王卉,孟中樓;一種基于聚類的有指導的入侵檢測方法[J];小型微型計算機系統(tǒng);2005年06期

4 蔣盛益,李慶華;基于引力的入侵檢測方法[J];系統(tǒng)仿真學報;2005年09期

5 麥永浩;劉志軍;薛琴;;電子警務的入侵檢測方法研究[J];湖北警官學院學報;2005年05期

6 蔣盛益,李慶華;無指導的入侵檢測方法[J];計算機工程;2005年09期

7 蔣盛益;李慶華;;有指導的入侵檢測方法研究[J];通信學報;2006年03期

8 王國棟;;入侵檢測方法淺析[J];科技創(chuàng)新導報;2008年05期

9 黃鐵;劉巧梅;;基于模糊遺傳學習的入侵檢測方法[J];計算技術(shù)與自動化;2008年03期

10 劉r，

本文編號：849644