基于KPCA-PSO-SVM的物联网信息平台安全检测方法研究

现代智能物流供应链依靠物联网信息网络平台大大提高了物流效率;但是平台频繁受到分布式拒绝服务(DDo S)攻击而出现故障,甚至是瘫痪。针对这一问题,提出了基于核主元分析(KPCA)和粒子群优化-支持向量机(PSO-SVM)的物流供应链信息安全检测新方法。该方法不需要先验知识,首先通过KPCA提取入侵数据重要的非线性特征,避免了原始数据高维特征的复杂性与冗余干扰;其次,在利用提取的特征训练SVM检测模型时,应用粒子群优化(PSO)算法优化支持向量机(SVM)结构参数,以获得良好的模型泛化能力。通过实际环境下DDo S检测实验结果表明,所提出的方法提高了检测率和检测速度,减少了误报率,且检测性能高于目前常采用的主成分分析(PCA)法。