基于优化粒子群算法的网络入侵小信号检测模型

发布时间：2017-10-25 16:38

  本文关键词：基于优化粒子群算法的网络入侵小信号检测模型

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【摘要】：随着计算机技术的飞速发展与计算机网络的广泛应用,网络的安全性逐步成为人们关注的焦点。现阶段的网络入侵检测方法难以识别含有入侵特征小信号的网络入侵检测,检测方法自适性能力差,导致网络入侵检测漏警误警率高。为了提高网络安全,提出基于优化粒子群算法的网络入侵小信号检测模型。通过粒子间的相互协作优化聚类含有入侵特征的信号数据,通过极化阵列计算定位分离小信号,建立小信号过滤模型找寻提取带有入侵特征的小信号。仿真实验表明,优化粒子群算法的网络入侵小信号检测模型,提高了网络入侵检测的自适用性,在网络入侵信号受环境因素干扰的情况下,能够准确的检测出带有入侵特征小信号的网络入侵行为。有效的提高了网络检测的正确率,加快了网络入侵的检测速度。
【作者单位】： 无锡职业技术学院物联网技术学院;
【关键词】： 优化粒子群 网络入侵 信号检测 网络安全
【基金】：江苏省前瞻性项目(BY2014024)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 网络入侵检测就是对网络入侵行为的发觉。它通过对计算机网络或计算机系统中若干关键点收集信息并对其进行分析,从中发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和被攻击的迹象[1-4]。它是继防火墙之外的又一安全防护。传统的网络入侵检测技术集中在检测网络的异常行为和检测网

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本文编号：1094621