一种基于DBN的入侵检测误报消除算法

发布时间：2024-04-16 03:13

　　海量数据环境下入侵检测系统中误报数据对攻击事件的分析带来了很大干扰,针对入侵检测中大量误报,提出一种基于误报消除指标和DBN网络结构相结合的适应度评价标准,基于上述标准提出一种寻优DBN网络结构的改进PSO算法,并将该DBN用于入侵检测中,以提高入侵检测系统效率。实验结果表明,上述算法构建的DBN消除率平均值比改进FCM和改进K-means算法分别高16.78%和11.61%,误消除率平均值比改进FCM、改进K-means算法分别低6.475%和3.142%,具备良好误报消除效果。

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【文章目录】：
1 引言
2 基于改进PSO-DBN的误报消除方法
    2.1 基于KNN算法的入侵检测算法
    2.2 改进PSO-DBN算法应用于误报消除
        2.2.1 改进PSO算法
        2.2.2 梯度下降法
        2.2.3 改进PSO寻优DBN模型
3 实验测试
    3.1 KDD CUP99数据集
    3.2 评价指标
    3.3 实验结果及结论
4 结束语



本文编号：3956356