基于CPSO-LSSVM的网络入侵检测

为提高网络入侵检测效果,提出一种结合混沌粒子群优化（CPSO）算法和最小二乘支持向量机（LSSVM）的网络入侵检测模型。将网络特征和LSSVM参数编码成二进制粒子,根据网络入侵检测正确率和特征子集维数权值构造粒子群目标函数。通过粒子群找到最优特征子集和LSSVM参数,同时引入混沌机制保证粒子群的多样性,防止早熟现象的出现,从而建立最优网络入侵检测模型。采用KDD99数据集进行性能测试,结果表明,该模型不仅能获得最优特征子集和LSSVM参数,而且提高了入侵检测速度和正确率,降低了入侵检测误报率和漏报率。     

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

在对光纤通信网络环境进行检测时,由于受到外界环境干扰因素影响,检测结果的正确性和定位精度均无法满足实际要求,因此针对这一问题,在引入粒子群算法的基础上对其进行相关研究。通过对干扰信号进行检测,并提取其对应特征,基于粒子群算法的入侵干扰信号粒子群优化聚类,对存在的入侵干扰小信号进行定位和分离,提出一种全新的检测方法。通过实验证明了新的检测方法在实际应用中可以实现对入侵干扰信号的高精度和高正确率定位检测,进一步促进光纤通信网络运行质量的提升,使光纤通信网络得到更加广泛的应用。     

粒子群算法和K近邻相融合的网络入侵检测

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。     

鲶鱼粒子群算法选择特征的支持向量机网络入侵检测

笔者针对网络特征选择问题,提出一种鲶鱼粒子群算法选择特征的支持向量机网络入侵检测(EPSO-SVM)。首先将"鲶鱼效应"因子引入粒子群优化算法,将网络特征子集编码成粒子位置串,其次将入侵检测率作为特征子集选择目标函数,通过鲶鱼粒子群找到最优特征子集,最后支持向量机根据最优特征子集构建网络入侵分类器,在KDDCup99数据集上进行仿真测试。结果表明,EPSO-SVM不仅能提高网络入侵检测率和检测速度,而且适用于现实高速网络应用环境。     

基于混合CatfishPSO-LSSVM 特征选择的入侵检测

入侵检测系统面临的主要问题是计算量大,特征选择被引入解决这一问题。针对现有方法的缺点,利用改进的粒子群算法来搜索最优特征子集,提出了一种基于混合CatfishPSO和最小二乘支持向量机的特征选择方法,利用混合的CatfishBPSO和CatfishPSO选择特征子集并同步对LSSVM的参数进行优化,最后建立了一个基于该特征选择方法的入侵检测模型。在KDD Cup 99数据集上进行的实验结果表明该模型的检测性能较高。     

基于CQPSO-LSSVM的网络入侵检测模型

为了提高网络入侵检测率,提出一种协同量子粒子群算法和最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型(CQPSO-LSSVM)。将网络特征子集编码成量子粒子位置,入侵检测正确率作为特征子集优劣的评价标准,采用协同量子粒子群算法找到最优特征子集,采用最小二乘支持向量机建立网络入侵检测模型,并采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试。结果表明,CQPSO-LSSVM获得了比其他入侵检测模型更高的检测效率和检测率。     

PSO-SVM在网络入侵检测中的应用

为了提高网络入侵检测效果以加强网络安全性,提出一种网络状态特征和支持向量机(SVM)参数联合选择的网络入侵检测模型(PSO-SVM).以网络入侵检测正确率作为目标,特征子集和SVM参数作为约束条件建立数学模型,通过粒子群优化算法对模型进行求解,找到最优特征子集和SVM参数,利用KDD Cup 99数据集对算法性能进行测试.测试结果表明,相对于其它入侵检测算法,PSO-SVM可以找到更优特征子集和SVM参数,加快了检测速度,有效地提高了网络入侵检测正确率,为网络入侵检测提供了一种新的研究思路.     

CPSO和LSSVM融合的网络入侵检测

网络攻击具有多样性和隐蔽性,为了提高网络安全性入侵检测的正确率,提出一种混沌粒子群算法（CPSO）和最小二乘支持向量机（LSSVM）相融合的网络入侵检测方法（CPSO-LSSVM）。利用混沌粒子群算法对LSSVM模型参数进行搜索,选择LSSVM最优参数,采用KDDCUP99数据集对CPSO-LSSVM性能进行测试,实验结果表明,CPSO-LSSVM提高了网络入侵检测正确率,降低了误报率,可以为网络安全提供有效保证。     

基于混沌PSO算法优化RBF网络入侵检测模型

针对网络安全中异常入侵检测,给出了一种构建最优神经网络入侵模型的方法。采用混沌扰动改进粒子群优化算法,优化径向基函数RBF神经网络入侵模型。把网络特征子集和RBF神经网络参数编码成一个粒子,通过粒子间的信息交流与协作快速找到全局最优粒子极值。在KDD Cup 99数据集进行仿真实验,实验数据表明,建立了一种检测率高、速度快的网络入侵检测模型。     

基于AFSA-SVM的网络入侵检测模型

特征选择是网络入侵检测研究中的核心问题,为了提高网络入侵检测率,提出一种人工鱼群算法（AFSA）和支持向量机（SVM）相融合的网络入侵检测模型（AFSA-SVM）。将网络特征子集编码成人工鱼的位置,以5折交叉验证SVM训练模型检测率作为特征子集优劣的评价标准,通过模拟鱼群的觅食、聚群及追尾行为找到最优特征子集,SVM根据最优特征子集进行网络入侵检测,并采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试。仿真结果表明,相对于粒子群优化算法、遗传算法和原始特征法,AFSA-SVM提高了入侵检测效率和检测率,是一种有效的网络入侵检测模型。     

基于特征选择的网络入侵检测模型研究

为了有效从收集的恶意数据中选择特征去分析,保障网络系统的安全与稳定,需要进行网络入侵检测模型研究;但目前方法是采用遗传算法找出网络入侵的特征子集,再利用粒子群算法进行进一步选择,找出最优的特征子集,最后利用极限学习机对网络入侵进行分类,但该方法准确性较低;为此,提出一种基于特征选择的网络入侵检测模型研究方法;该方法首先以增强寻优性能为目标对网络入侵检测进行特征选择,结合分析出的特征选择利用特征属性的Fisher比构造出特征子集的评价函数,然后结合计算出的特征子集评价函数进行支持向量机完成对基于特征选择的网络入侵检测模型研究方法;仿真实验表明,利用支持向量机对网络入侵进行检测能有效地提高入侵检测的速度以及入侵检测的准确性。     

基于特征选择的网络入侵检测模型

研究网络安全问题,网络入侵手段多样,特征多,存在大量不利的冗余特征,传统网络入侵检测不考虑特征冗余,检测效率和正确论低。为更一步提高了网络安全,提出一种特征选择的网络入侵检测模模型。采用粒子群算法对网络系统状态特征和支持向量机参数进行同步选择,找到最优网络入侵检测模型特征和模型参数,降低了模型的输入样本维数。仿真结果表明,改进算法可降低特征维数,消除了不利于提高检测结果的冗余特征,并提高了网络入侵检测正确率,适合于小样本、实时要求高的网络入侵检测。     

基于改进白名单过滤的跨网入侵检测仿真

为了有效提升传统入侵检测方法的检测效率,提出基于改进白名单过滤的跨网入侵检测方法。首先,组建有效的数据存储结构,设定相应的白名单规则及配置对报文数据进行初次过滤;然后,采用神经网络对白名单规则进行完善,将训练学习结果输入到过滤器中,二次过滤不符合白名单规则的报文数据;提高跨网异常通信检测率。最后,以粒子群优化算法为基础,引入自适应变异过程优化BP神经网络训练参数,避免BP神经网络训练学习结果陷入局部最优,保证检测结果的有效性。实验结果表明,与传统方法相比,所提方法的检测效率有很大程度的提升。     

改进粒子群算法和支持向量机的网络入侵检测

网络入侵检测一直是网络安全领域中的研究热点,针对分类器参数优化难题,为了提高网络入侵检测准确性,提出一种改进粒子群算法和支持向量机相融合的网络入侵检测模型(IPSO-SVM).首先将网络入侵检测率作为目标函数,支持向量机参数作为约束条件建立数学模型,然后采用改进粒子群算法找到支持向量机参数,最后采用支持向量机作为分类器建立入侵检测模型,并在Matlab 2012平台上采用KDD 999数据进行验证性实验.结果表明,IPSO-SVM解决了分类器参数优化难题,获得更优的网络入侵分类器,提高网络入侵检测率,虚警率和漏报率大幅度下降.     

一种公共网络攻击数据挖掘智能算法研究

公共网络的开放性和自组织特性导致网络容易受到病毒干扰和入侵攻击,对攻击数据的准确高效挖掘能确保网络安全。传统方法采用时频指向性波束特征聚类方法实现攻击数据挖掘,在信噪比较低时攻击数据准确挖掘概率较低。提出一种基于自适应滤波检测和时频特征提取的公共网络攻击数据挖掘智能算法。首先进行公共网络攻击数据的信号拟合和时间序列分析,对含噪的攻击数据拟合信号进行自适应滤波检测,提高信号纯度,对滤波输出数据进行时频特征提取,实现攻击数据的准确挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行网络攻击数据挖掘,对攻击数据特征的准确检测性能较高,对干扰的抑制性能较强,能有效实现网络安全防御。     

基于自适应卷积滤波的网络近邻入侵检测算法

深度无线传感组合网络中的近邻路由节点入侵具有载荷快速变化性,难以对新出现的攻击类型和网络异常行为进行有效识别,因此提出一种基于自适应卷积滤波的网络近邻入侵检测算法。在深度无线传感组合网络的传输信道中进行网络流量采集,构建网络入侵信号模型,在时间和频率上分析网络入侵信号的能量密度和攻击强度等特征信息,构建自适应卷积滤波器进行网络传输信息的盲源滤波和异常特征提取;采用联合时频分析方法进行网络近邻入侵特征信息的频谱参量估计,根据频谱特征的异常分布状态进行无线传感组合网络近邻入侵检测。仿真实验结果表明,采用该方法进行网络入侵检测的准确率较高,对未知的网络流量样本序列具有较高的识别能力和泛化能力,且所提算法优于传统的HHT检测算法、能量管理检测方法。     

基于二阶振荡微粒群最小二乘支持向量机的物流需求预测

为了提高物流需求的预测精度,在分析物流需求影响因素基础上,建立了物流需求的二阶振荡微粒群最小二乘支持向量机预测模型。利用最小二乘支持向量机(LSSVM)描述物流需求与其影响因素间的复杂非线性关系,并通过二阶振荡微粒群(TOOPSO)算法优化选择LSSVM参数。实例分析表明,模型具有较高的预测精度,TOOPSO算法搜索LSSVM最优参数时间明显少于传统交叉验证法,是一种有效的物流需求预测方法。