计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
Computer Simulation
2015年
9期
331-334
,共4页
入侵检测%特征选择%粒子群
入侵檢測%特徵選擇%粒子群
입침검측%특정선택%입자군
Intrusion detection%Feature selection%Particle swarm
在对潜在网络威胁检测的研究过程中,采用当前算法进行潜在网络威胁检测时入侵特征的重复性对特征分类参数造成干扰,导致入侵检测效率低的问题.提出采用过往入侵特征分析算法的潜在网络威胁检测方法.上述方法首先将潜在网络威胁检测的正确率定义为网络威胁检测的优化目标函数,以SVM为分类器,利用过往入侵特征分析算法通过潜在网络威胁入侵样本训练SVM分类器,将过往入侵特征集与SVM参数作为约束条件建立潜在网络威胁入侵特征分类模型,然后加入粒子群算法依据分类结果在过往的潜在网络威胁入侵特征空间进行全局搜索,组建最优潜在网络威胁检测模型,进而精确地完成了潜在网络威胁检测.仿真结果证明,采用过往入侵特征分析算法的潜在网络威胁检测方法检测精确度高,适应性强.
在對潛在網絡威脅檢測的研究過程中,採用噹前算法進行潛在網絡威脅檢測時入侵特徵的重複性對特徵分類參數造成榦擾,導緻入侵檢測效率低的問題.提齣採用過往入侵特徵分析算法的潛在網絡威脅檢測方法.上述方法首先將潛在網絡威脅檢測的正確率定義為網絡威脅檢測的優化目標函數,以SVM為分類器,利用過往入侵特徵分析算法通過潛在網絡威脅入侵樣本訓練SVM分類器,將過往入侵特徵集與SVM參數作為約束條件建立潛在網絡威脅入侵特徵分類模型,然後加入粒子群算法依據分類結果在過往的潛在網絡威脅入侵特徵空間進行全跼搜索,組建最優潛在網絡威脅檢測模型,進而精確地完成瞭潛在網絡威脅檢測.倣真結果證明,採用過往入侵特徵分析算法的潛在網絡威脅檢測方法檢測精確度高,適應性彊.
재대잠재망락위협검측적연구과정중,채용당전산법진행잠재망락위협검측시입침특정적중복성대특정분류삼수조성간우,도치입침검측효솔저적문제.제출채용과왕입침특정분석산법적잠재망락위협검측방법.상술방법수선장잠재망락위협검측적정학솔정의위망락위협검측적우화목표함수,이SVM위분류기,이용과왕입침특정분석산법통과잠재망락위협입침양본훈련SVM분류기,장과왕입침특정집여SVM삼수작위약속조건건립잠재망락위협입침특정분류모형,연후가입입자군산법의거분류결과재과왕적잠재망락위협입침특정공간진행전국수색,조건최우잠재망락위협검측모형,진이정학지완성료잠재망락위협검측.방진결과증명,채용과왕입침특정분석산법적잠재망락위협검측방법검측정학도고,괄응성강.
