基于粒子群优化的检测网络攻击方法

发布时间：2017-08-17 04:25

  本文关键词：基于粒子群优化的检测网络攻击方法

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【摘要】：为了有效判断网络数据包是否存在被攻击的可能性,在以往的研究基础上提出了一种新的检测算法DMPS(Detection method based of particle susarm)。首先该算法根据数据包属性的离散度定义了状态检测指标,并利用粒子群优化方法给出了标准差分布的计算流程,以此判断数据包的异常状况。最后,通过OPNET和Matlab进行仿真实验,深入研究了影响该算法的关键因素,同时对比了与其他算法之间的性能状况,结果表明DMPS具有较好的适应性。
【作者单位】： 四川理工学院计算机系;
【关键词】： 攻击 检测 异常 粒子群优化
【基金】：国家自然科学基金(No.60372013) 四川省教育厅重点项目(No.13ZA0118) 人工智能四川省重点实验室开放基金项目(No.2012RYY02) 四川理工学院培育项目(No.2012PY13) 企业信息化与物联网测控技术四川省高校重点实验室项目(No.2013WYJ01)
【分类号】：TP393.08;TP18
【正文快照】： 随着Internet的迅速发展,网络攻击给用户带来了极大的安全隐患,如何有效地检测和防御攻击成为研究的热点和重点[1-6]。目前,根据攻击意图可以将攻击事件划分为4大类:Denial of service attacks(DoS),Remoteto local attacks(R2L),User to root attacks(U2R),Probes。其中,DoS

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本文编号：687132