CNN入侵检测算法在电力营销系统中的应用

摘要：

为应对移动互联网下电力营销末端网络侧流量增大后的网络安全问题,提出一种攻防式CNN网络入侵检测模型.针对传统入侵检测模型仅有单个分类器造成精度不高的问题,提出基分类器概念,为找到每个基分类器的最佳权重,建立斯塔克尔伯格博弈数学模型,利用遗传算法寻找模型中的最优解.在实验仿真计算中,使用NSL-KDD数据集验证了该模型的有效性.

关键词：电力营销系统、入侵检测、卷积神经网络、遗传算法、基分类器

所属期刊栏目：42

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金51707135

在线出版日期：2021-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1585-1591