由粗到精分层技术下的复杂网络入侵检测方法研究

• 作者: 李振美
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂网络 粒子群优化算法 网络入侵 分类器
• 年，卷（期）: 2013,（30）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 9094-9098
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 2057字
• 语种: 中文

摘要

复杂网络具有开放性、互联性和共享性,易受到大规模的入侵,采用传统“一对一”方式构建网络入侵检测器,检测费时,实时性检测差.为了提高复杂网络入侵检测性能,提出一种引入由粗到精分层概念的多层网络入侵检测模型.在传统的LSSVM分类器基础上,对分类过程进一步细分,建立一种由粗到精策略,构造多层的网络入侵分类器,在精细分类层,将引入拥挤度和隔离度因子的粒子群优化分类器.以提高入侵分类器性能.最后采用KDD 99数据集进行仿真测试.结果表明,相对于其它检测模型,该模型不仅加快了入侵检测速度,满足入侵检测实时性；同时提高了网络入侵检测率,为网络安全提供了有效保证.