基于GA-SVM算法的通信网络入侵信号自动识别技术

摘要：

针对当前通信系统入侵行为自动识别技术存在入侵信号样本识别成功率较低、误识别率和漏识别率较高的问题,提出基于GA-SVM算法的通信网络入侵信号自动识别技术.利用混沌原理提取通信网络入侵的非平稳信号时域特征,并凭借自回归模型提取对应频域特征,捕捉邻域入侵信号间的非线性时空动作频率,评价相邻行为间的状态关联性,预测入侵信号后续行为,完成入侵信号的识别.实验表明,所提方法识别精度高、误识别率较低,漏识别率非常低,具有可应用于实际的理论价值.

关键词：GA-SVM算法;通信网络;入侵信号识别;时域以及频域特征;长短期记忆模型;混沌原理

所属期刊栏目：39

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：25-29