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摘要:
为改善传统的基于机器学习的网络入侵检测方法只能检测已知入侵行为,对于未知入侵行为的检测存在误警率高、时效性差的不足,提出一种基于混沌算法的地震信息网络入侵检测方法.创建候选地震信息网络特征-混沌变量映射模型,实现变量之间的转化;采用混沌变量迭代演化算法进行地震信息网络特征选择;使用支持向量机对最优特征进行学习,为提高地震信息网络入侵检测精度,利用柯西蜂群算法对支持向量机参数进行寻优,建立网络入侵检测优化模型.仿真实验证明,基于混沌算法的地震信息网络入侵检测方法能有效实现高检测率、低误报率的入侵检测,具有很高的应用优势.
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文献信息
篇名 基于混沌算法的地震信息网络入侵检测研究
来源期刊 地震工程学报 学科 工学
关键词 混沌算法 地震信息网络 特征提取 入侵检测
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 地震专辑与综合
研究方向 页码范围 799-805
页数 7页 分类号 TP393.08
字数 5984字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-0844.2020.03.799
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作者信息
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1 王戈 开封文化艺术职业学院计算机学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
混沌算法
地震信息网络
特征提取
入侵检测
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
地震工程学报
双月刊
1000-0844
62-1208/P
大16开
甘肃省兰州市东岗西路450号
54-28
1979
chi
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