基于混沌差分优化算法的网络入侵检测系统

发布时间：2018-04-22 07:03

  本文选题：入侵检测 + 混沌差分　； 参考：《科学技术与工程》2013年36期

【摘要】：开发一套新的网络入侵检测系统来证实应用混沌差分优化算法入侵检测技术的有效性。这个系统联合了基于混沌差分优化算法的异常检测和基于专家系统的滥用检测,在开发异常检测的部分时,利用混沌差分挖掘技术来从正常的行为存储模式中寻找差异,根据混沌差分进化算法的全局搜索性选择一个合适的特征集合,滥用检测部分用于寻找特征集合中异常行为描述模式,这种模式很可能预示着入侵,网络的通信量和系统的数据被用做两个元件的输入。此系统的系统结构既支持异常检测又支持滥用检测、既适用于个人工作站又可以适用于复杂网络。
[Abstract]:A new network intrusion detection system is developed to verify the effectiveness of the chaos differential optimization algorithm. The system combines anomaly detection based on chaotic differential optimization algorithm and abuse detection based on expert system. In the development of anomaly detection, chaotic differential mining technology is used to find differences from normal behavior storage mode. According to the global search ability of the chaotic differential evolution algorithm, a suitable feature set is selected, and the abuse detection part is used to find the abnormal behavior description pattern in the feature set. Network traffic and system data are used as inputs for two components. The system structure supports both anomaly detection and abuse detection, and can be applied to both personal workstations and complex networks.
【作者单位】： 河南工业职业技术学院;
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1786105