蚁群链多层博弈网络监护信息融合特征优选

发布时间：2017-10-09 11:13

  本文关键词：蚁群链多层博弈网络监护信息融合特征优选

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【摘要】：在网络安全预测监护模型设计中,需要对网络安全监护信息进行数据融合和特征优选,以提高对变异特征的识别能力。传统方法中,采用蚁群算法进行监护信息特征优化融合进化和链路模型设计,算法无法实现相邻簇头之间的信息素融合,特征优化效果不好。针对这一问题,提出蚁群链运动多层博弈的网络监护信息融合特征优选算法,构建多层博弈网络监护数据样本驱动空间权矩阵模型,引入粗糙集理论,对蚁群引导的粗糙集前馈补偿网络进行动态博弈,实现网络安全监护数据的预测控制目标函数最佳寻优。构建多层博弈网络监护系统模型,得到蚁群链运动的监护信息数据状态跟踪模型,实现网络安全监护信息的融合特征优选改进。仿真实验表明,该算法能有效提高对异常信息的监护和检测能力,有较高的特征优选品质,展示了本文算法在对网络安全监护中的优越性能。
【作者单位】： 许昌职业技术学院信息工程系;
【关键词】： 蚁群算法 特征优选 信息融合
【分类号】：TP202;TP393.08
【正文快照】： 0引言随着移动互联网技术的快速发展,研究网络安全监护系统受到人们关注,网络安全监护系统作为一种安全技术逐渐进入人们的研究视野,网络安全监护系统是通过对网络运行的相关信息和数据的融合和特征优选,从而保证网络安全[1,2]。然而,如何设计一种高效合理的网络安全监护信息

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