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随着网络复杂度的增加,传统的入侵检测方法已经无法满足日益增长的安全需求。采用大数据的挖掘算法提高入侵检测的检测率是当前研究的热点。为此,本文提出一种基于k-means和决策树算法的混合入侵检测算法(KDI)。该算法首先对数据预处理的离散化方法进行改进,获取高质量样本数据,并根据现实中易出现类别信息增益比差异小的特点,利用k-means算法根据增益比差异将样本数据先分类再建立决策树,提升了算法的检测率。实验结果表明KDI算法能够有效地检测网络数据中隐含的已知和未知的入侵行为。 相似文献
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魏巍巍 《计算机测量与控制》2022,30(2):38-43
针对传统工控入侵检测系统缺少对边缘入侵信号段的研究,无法及时检测到边缘入侵行为,导致系统入侵潜伏期过长、威胁工控系统网络安全的问题,提出了基于混合随机边缘计算的工控入侵检测系统设计;使用中央服务器处理并发送告警信息,形成统一的告警日志;选择JY211-QTQ-04型号光缆探测器,实时显示信号强度;通过高速网络I/O架构Netmap网络流量采集器采集流量信息,再由TCP/IP协议下的数据预处理器处理数据,利用入侵检测引擎检测入侵行为;构建入侵检测动态模型,结合混合随机边缘算法,确定待检测段的最高能量和信噪比,通过检测到的入侵信号段,判断入侵行为;由实验结果可知,该系统在异常入侵情况下,能够及时发现入侵行为,在入侵时间为7 s时,潜伏期达到最长为2.4 s,与实际入侵后潜伏期变化一致,能够精准检测工控入侵行为。 相似文献
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着重研究在复杂的城市背景噪声环境下,对入侵人员脚步信号的提取与检测.通过对脚步信号及城市背景噪声的频谱特征分析,提出一种基于震动信号的人员脚步信号提取方法,该方法通过小波包分解(WPD)结合局域判别基(LDB)划分信号特征频带,有效地分离了城市中的过往车辆对入侵人员脚步信号的干扰并做出准确提取,仿真与实验结果证明,与常用的脚步识别算法相比,该算法鲁棒性,普适性及抗干扰性更好,符合实际工程应用需求. 相似文献
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针对传统能量检测不能对低信噪比条件下的信号进行准确感知,容易造成误判的缺点。为了提高在低信噪比条件下的频谱感知性能并缩短感知时间,结合循环特征检测具有较高的检测性能和鲁棒性但计算复杂度高的特点,提出了基于信噪比预估计的自适应频谱感知算法。该算法通过预估计待检信号与信道噪声的信噪比,当高于信噪比选择阈值时,采用改进后的自适应门限能量检测,降低运算复杂度;若低于选择阈值则进行循环特征检测,保证良好的检测精度;并可以根据系统对检测精度和感知速率的要求,自适应调整选择阈值的大小。仿真结果表明,所提算法有效的提高了低信噪比条件下频谱感知的准确性,缩短了平均感知时间。 相似文献
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雷电电磁辐射的持续时间具有随机性。采用能量法检测雷电数据块,当信号长度远短于数据块长度时,将会产生噪声淹没信号现象而引起检测概率降低的问题。发现可利用峰度来描述含有短雷电信号的数据块的波形特征,而且能量块检测与特征检测具有互补特性。为了提高检测概率,将能量块检测和特征检测相结合,利用自动筛选思想和删余检测技术实时估计背景噪声,提出了实时自适应联合雷电检测算法。通过对实采的雷电数据进行实验,结果表明,所提出的检测算法能够明显提高检测概率,表明了其有效性和实用性。 相似文献
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许多分类方法在低维数据上难以进行分类,但通过核函数扩展到高维空间,可以克服低维数据分类的局限性,并可直接运用于入侵检测.提出了一种基于核表示的协同入侵检测方法,该方法可以看作是传统的基于表示方法的非线性扩展.协同入侵检测方法的主要模块有数据收集器、数据预处理、检测模块和处理模块.实验对比结果表明,提出的协同入侵检测方法具有较高的检测率和较低的时间复杂度. 相似文献
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盲信号处理算法主要有批处理和自适应算法两类,导出了一种基于峭度的自适应盲源分离(blind source separation,BSS)开关算法,将该算法应用于语音信号盲分离处理,通过综合实验,从分离前后的波形、频谱图和主要评价参数说明该算法具有良好的信号分离效果。与批处理中的典型算法,如扩展联合对角化(joint approximative diagonalization of eigenmatrix,JADE)和四阶盲辨识(fourth orther blind identification,FOBI)算法比较,该算法具有更好的分离效果。 相似文献
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针对当前检测方法存在干扰信号定位效果较差、检测时间过长,提出了基于粒子群算法的光纤通信网络入侵干扰信号定位检测方法。对网络入侵信号进行分析,并以此构建网络入侵干扰信号采样和信号传输结构模型,结合时间序列分析法,对序列入侵干扰信号进行FIR滤波进行抗干扰滤波处理,根据模型给出的幅值参数,提取入侵干扰信号特征。将提取的入侵干扰信号特征与LSSVM参数编制为二进制粒子,利用网络入侵检测的正确率和特征子集维数权值构造粒子群目标函数,利用粒子群寻找到最优特征子集以及LSSVM参数,并且引入混沌机制保证粒子群的多样性,并在此基础上,构建最优网络入侵检测模型,将K-means算法引入到入侵检测模型中,将网络入侵干扰信号进行定位,实现光纤通信网络入侵干扰信号定位检测。实验结果表明,所提方法有效减少了检测时间,并且减少了干扰信号定位误差,提高定位精度。 相似文献
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引入偏移量递阶控制的网络入侵HHT检测算法 总被引:3,自引:0,他引:3
在强干扰背景低信噪比下对网络潜质入侵信号的准确检测是决定网络安全的关键。传统的Hilbert-Huang变换(HHT)入侵信号检测算法在求解入侵信号的瞬时频率特征时,因包络线失真引起的边界控制误差,会造成频谱泄漏,从而导致检测性能较差。提出了一种基于时间-频率联合分布特征和偏移量递阶控制HHT匹配的网络入侵信号检测算法,即构建网络潜质入侵数学演化模型,把复杂的入侵信号分解成IMF单频信号,得到入侵检测系统的状态转移方程,基于Hilbert变换对入侵信号进行离散解析化处理,构建入侵信号解析模型。对每个入侵信号经验模态分解后的解析模型IMF分量用Hilbert变换进行谱分析,通过递阶控制调整HHT频谱偏移,将残差信号投影与入侵信号的Hilbert边际谱进行匹配,减小包络线失真引起的边界控制误差,抑制频谱泄漏,实现对入侵信号的精确检测和参数估计。实验表明,该算法进行网络入侵信号检测时,具有较强的抗干扰性,能从低信噪比背景下有效检测出入侵信号,检测性能有较大提高。 相似文献
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在功率自激混合组合网络中,路由之间的相群特征相异性会产生谐振信号,因此需要有效挖掘入侵信号的频域徙动特征来实现对入侵信号的拦截。传统方法采用混合蛙跳算法挖掘入侵特征并且聚类中心矢量向模糊边缘贴近,因此搜索和挖掘精度不高。提出了一种基于混合蛙跳最优模因组信息融合度传递的频域徙动入侵特征挖掘算法。构建功率自激组合网络的系统模型和入侵信号数学模型,基于频域谐振慢变衰落幅度均衡原理,得到多源网络攻击源信号在相干点积功率累积尺度坐标,采用多普勒频移模糊搜索对入侵信号进行平滑处理,计算入侵信号的多普勒频移状态空间固有模态函数,得到入侵信号的频域特征包络幅度估计值。采用IIR滤波算法,对信号进行降噪滤波处理,提高信号的纯度,提出基于信息融合度传递的混合蛙跳入侵信号检测算法,优化特征挖掘结果,完成入侵信号的频域徙动特征挖掘算法改进。仿真实验结果表明,该算法能准确挖掘入侵信号的频域徙动特征,特征的波脊亮点明显,在低信噪比下提高了入侵信号的检测性能。 相似文献
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史子新 《自动化与仪器仪表》2020,(1):97-100
为了提高无线动态压缩感知网络的入侵检测能力,提出一种基于多层交叉熵的网络入侵数据自主防御系统设计方法,构建网络入侵数据检测方法,采用大数据挖掘技术进行无线动态压缩感知网络的入侵大数据挖掘,对挖掘的入侵数据采用频谱超分辨识别方法进行特征提取,构建无线动态压缩感知网络入侵检测的动态多层数据分布结构模型,采用关联映射方法进行网络入侵数据的信号结构重组,结合模糊自适应调度方法进行入侵数据的多层交叉熵调度,根据入侵数据的异常性特征分布实现自主检测和入侵特征定位。采用嵌入式的Linux开发工具进行网络入侵数据自主防御系统设计,结合程序加载和交叉编译实现入侵检测算法的自动读写和检测输出。测试结果表明,采用该方法进行网络入侵数据自主防御系统设计,提高了对入侵数据的检测主动性和准确性,从而提高了网络安全性。 相似文献
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基于分布式光纤传感的地埋式入侵检测系统由于其无源、传输距离远、抗电磁干扰等特征,引起了人们的关注,并得到初步应用。系统中光纤传感信息的正确提取和事件识别是系统的关键性指标之一。文中提出了一种入侵信号的提取与识别算法。使用基于Hilbert变换的信号包络线提取,结合数学形态学上的腐蚀和膨胀运算思想,实现入侵信号片段的分割;采用小波阈值收缩方法,结合平移时不变算法实现入侵信号片段除噪;使用基于"小波包-能量"的方法提取信号特征;分别采用基于BP和RBF的人工神经网络实现对光纤信号分类。仿真实验验证了算法的有效性。 相似文献
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针对传统的OFDM信号参数估计方法在短循环前缀条件下存在估计准确率不高、所需OFDM符号数过多等问题,提出了一种基于符号峰态的OFDM信号参数盲估计方法。首先利用OFDM信号相关参数样本区间内的预估值对接收信号进行解调,然后根据解调出的OFDM基带符号构造符号峰态特征函数,最后从理论上证明了可通过检测符号峰态的最小值实现OFDM信号循环前缀长度和有效符号长度的联合估计。实验仿真结果表明,该算法克服了传统方法难以估计短循环前缀OFDM信号参数的缺陷,仅用较少的OFDM符号数就可以实现短循环前缀OFDM信号的参数估计,并且其估计性能优于传统方法。 相似文献