由粗到精分层技术下的复杂网络入侵检测方法研究

李振美

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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.

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来源
《科学技术与工程》 |2013年第30期|9094-9098|共5页
作者
李振美;
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作者单位

济宁学院计算机科学系,曲阜273155;

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正文语种 chi
中图分类 TP393.08;
关键词
复杂网络; 粒子群优化算法; 网络入侵; 分类器;

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