基于混沌算法的地震信息网络入侵检测研究

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.

关键词：混沌算法、地震信息网络、特征提取、入侵检测

所属期刊栏目：42

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目51186259

在线出版日期：2020-07-27（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：799-805