一种改进粒子群优化算法在入侵检测中的应用

• 作者: 卢辉斌 周绯菲 孙金伟
• 来源期刊: 燕山大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化 协同粒子群 动态聚类 入侵检测
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 124-128,147
• 页数: 6页
• 分类号: TP393.0
• 字数: 5342字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-791X.2013.02.006

摘要

针对现有的粒子群优化（PSO）算法大多存在早熟收敛、容易陷入局部最优值的问题，提出了一种新的协同粒子群优化（CPSO）算法。该算法拥有两个子群，一个用于全局搜索始终保持粒子多样性，另一个用于局部搜索保证搜索精度，通过相互协同合作在全局最优值附近实现精确搜索。最后把该算法应用到动态聚类入侵检测，通过优化聚类半径和聚类阈值，对训练数据进行正、异常类聚类，然后用测试数据进行攻击检测。试验结果表明该算法较粒子群和突变粒子群（MPSO）算法性能明显提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢辉斌	燕山大学信息科学与工程学院	84	653	13.0	22.0
2	周绯菲	交通运输部管理干部学院计算机系	3	7	1.0	2.0
3	孙金伟	燕山大学信息科学与工程学院	1	1	1.0	1.0