WOS-ELM算法在入侵检测中的研究

发布时间：2017-11-04 19:00

  本文关键词：WOS-ELM算法在入侵检测中的研究

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【摘要】：随着信息化建设的深入,网络攻击变得复杂多变,严重威胁着网络安全与信息安全.一个好的入侵检测系统往往要求具有高效性,高速性,智能性,实时性,以及应对不同网络环境在线数据的鲁棒性.基于以上五点要求,提出一种权值更新的在线贯序极限学习机算法(WOS-ELM)来应用于网络入侵检测.该算法采用一个一个数据或一块一块数据添加的增量学习算法,将多次迭代求解的神经网络训练转变为一次求解的线性方程组,并通过一种有效的权值赋予的方法来解决网络环境数据不均衡的问题.实验表明,该方法具有很高的正确率,并能在短时间内达到很好的分类效果;较之其他算法,它更适合处理大规模网络实时环境中大量的原始数据,对统计数据依赖性小,对不均衡数据分类具有较好的鲁棒性.因此,基于权值更新的在线贯序极限学习机算法更适应于复杂多变的网络环境下的入侵检测.
【作者单位】： 中南大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(60773013)资助
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 1引言随着网络与信息技术日新月异的发展,网络安全直接关系到国家安全和社会稳定.基于网络安全的迫切需要和现有入侵检测系统的弊端,入侵检测系统的技术发展与革新势在必行.入侵检测可以粗略的分为两步:第一步,特征提取;第二步,分类器的选择.近年来,学者针对分类器在入侵检测

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

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【共引文献】

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本文编号：1140680