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针对在入侵检测方法中常用的模糊聚类方法自身难以克服的对初始值敏感、容易陷入局部最优等问题,提出一种将粒子群优化算法和模糊聚类方法相结合的混合算法.对实验数据进行仿真试验,并将实验结果与其他算法结果相比较,显示出混合算法在入侵检测中能获得较好的检测能力. 相似文献
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提出一种将粒子群优化(PSO)和FCM 相结合的聚类算法PSOFCA对入侵检测系统进行研究,克服FCM方法自身对初始值敏感、容易陷入局部最优等问题。最后对实验数据进行仿真实验,并将实验结果与其他算法结果相比较,结果表明PSOFCA算法在入侵检测中能获得较好的检测能力。 相似文献
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粒子群算法和K近邻相融合的网络入侵检测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高网络入侵检测效果,提出一种粒子群优化算法(PSO)和K最近邻相融(KNN)的网络入侵检测模型(PSO-KNN)。首先特征子集和KNN参数作为一个粒子,然后通过粒子之间的信息交流和相互协作,找到最优特征子集和KNN参数,从而建立最优网络入侵检测模型,最后利用KDD 1999数据集对模型性能进行测试。结果表明,相对于其他入侵检测算法,PSO-KNN更有效地精简网络数据特征,提高分类算法的网络入侵检测速度及检测率。 相似文献
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基于粒子群优化算法的WSNs节点定位研究 总被引:5,自引:0,他引:5
为了提高无线传感器网络节点定位的精度,提出了一种基于粒子群优化估计的无线传感器网络节点定位算法。该算法简单易实现,可调参数少,通过多次迭代寻优,以提高定位精度。仿真结果表明,新算法与常用的极大似然估计算法相比可以显著提高节点定位的精度和稳定度。 相似文献
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针对无线传感器网络(WSNs)由于自身特点易于遭到入侵且传统被动的安全机制无法完全应对这一问题,对人工免疫系统(AIS)进行研究,设计一种新的入侵检测系统(IDS)模型。模型采用危险理论和适用于WSNs的改良树突状细胞算法(DCA),可使节点之间彼此分工合作共同识别入侵,加强了网络的鲁棒性。仿真结果显示:与早期的自我—非我(SNS)模型相比,研究的模型在检测能力和能耗上均有很好的表现。 相似文献
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在分析免疫系统特性及其无线传感器网络Multi-Agent系统相似性的基础上,将生物免疫机理同入侵检测技术相结合,搭建了一个基于生物免疫原理的Multi-Agent入侵检测的无线传感器网络模型,并引入了疫苗提取与接种技术,增加了记忆免疫细胞的多样性,提高了系统检测率。针对分簇式无线传感器网络的特点,该模型采用分层结构组织各种Agent,不同层次的Agent分工与检测任务都不同,通过对仿真实验结果进行分析可以看出:该系统有利于降低节点的能耗,延长生命周期。 相似文献
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无线传感器网络入侵检测方法是目前的研究热点。在介绍支持向量机(SVM)原理、无线传感器网络的入侵类型以及不同类型所具有的数据特性的基础上,提出了一种基于SVM的无线传感器网络的入侵检测系统,该系统把网络拓扑分为簇成员、簇头和Sink三层结构,每层均能根据SVM的训练结果进行入侵检测的判断。实验结果表明:该检测系统具有较高的检测率和较低的能量消耗。 相似文献
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提出了随机漂移粒子群优化(RDPSO)算法,并将该算法应用于接收信号强度指示(RSSI)定位算法中,以降低由RSSI测距产生的定位误差.在仿真实验中,分别比较了基于RDPSO和PSO的RSSI定位算法.实验结果表明:RDPSO算法是在优化性能上优于PSO算法,有效提高了节点定位精度,证明该方法收敛速度快,稳定性能好,精度高,适用于WSNs节点定位问题. 相似文献
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提出一种无线传感器网络故障节点的检测方法,无需事件或模型假设,通过识别节点序列中违反排名的节点找到故障节点.算法对实际应用中的噪声环境和子序列估计问题分别提出了相应的解决方法.仿真实验表明:在不同的网络设置下,漏检率和误检率均较低,算法具有良好的性能. 相似文献
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