基于粒子群优化的网络攻击检测方法

发布时间：2019-06-03 02:39

【摘要】：为有效判断网络数据包是否存在被攻击的可能性,在以往研究的基础上,提出了一种DMPSO(detection method based on particle swarm optimization)检测算法。根据数据包属性的离散度定义状态检测指标;利用粒子群优化方法给出了标准差分布的计算流程,以判断数据包的异常状况;通过OPNET和MATLAB进行仿真实验,深入研究影响该算法的关键因素,对比其与其它算法间的性能状况,实验结果表明,DMPSO具有较好的适应性。
[Abstract]:In order to effectively judge whether there is a possibility of attack on network packets, a DMPSO (detection method based on particle swarm optimization) detection algorithm is proposed on the basis of previous research. According to the discreteness of packet attributes, the state detection index is defined, and the calculation flow of standard deviation distribution is given by using particle swarm optimization method to judge the abnormal condition of data packets. Through the simulation experiments of OPNET and MATLAB, the key factors affecting the algorithm are deeply studied, and the performance between the algorithm and other algorithms is compared. the experimental results show that DMPSO has better adaptability.
【作者单位】： 四川理工学院计算机系;
【基金】：四川省教育厅重点基金项目(13ZA0118) 人工智能四川省重点实验室开放基金项目(2012RYY02) 四川理工学院培育基金项目(2012PY13)
【分类号】：TP393.08

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本文编号：2491609