自动划分区间中基于自适应攻击特征定位算法

发布时间：2018-08-24 18:20

【摘要】：网络攻击检测系统的检测性能与攻击特征的性质具有较强的关联性。网络中的攻击特征存在强随机性高复杂性的特点,传统算法在特征寻优过程中由于受到复杂性的影响,很难控制算法中的寻优速度,很容易造成在复杂环境下的算法不收敛,影响检测准确性。为提高准确性,提出了一种带粒子释放和速度约束的入侵检测算法,算法对采集得到的攻击特征自动划分区间,采用粒子释放控制的方法增强种群的多样性,避免算法出现局部最优现象,并采用速度约束释放后粒子收敛速度,优化检测入侵特征过程的寻优性能,获取准确的攻击特征。实验结果表明,粒子释放和速度约束方法具备较高的寻优性能以及收敛能力,是一种有效的攻击特征寻优算法。
[Abstract]:The detection performance of the network attack detection system is strongly related to the nature of the attack characteristics. The attack feature in the network has the characteristic of strong randomness and high complexity. Because of the influence of complexity, it is difficult to control the optimization speed of the traditional algorithm in the process of feature optimization, and it is easy to cause the algorithm in the complex environment not to converge. Affect the accuracy of detection. In order to improve the accuracy, an intrusion detection algorithm with particle release and velocity constraints is proposed. The local optimum phenomenon is avoided and the particle convergence rate is adopted after the speed constraint is released to optimize the searching performance of the intrusion detection process and obtain the accurate attack feature. The experimental results show that the particle release and velocity constraint methods have high optimization performance and convergence ability and are an effective attack feature optimization algorithm.
【作者单位】： 太原大学计算机工程系;
【分类号】：TP393.08

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本文编号：2201649