移动网络入侵特征信息提取检测研究

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摘要：对移动网络入侵特征信息进行提取与检测,可以提高移动网络的安全防御能力。进行入侵特征信息提取检测时,应对入侵特征进行准确提取,通过构建训练样本进行检测,但是传统的基于机器学习方法是构建正常网络状态下的关系模式,将网络入侵事件与正常关系模式不断比对,完成入侵检测,但不能准确提取入侵特征,存在移动网络入侵特征信息检测误差大的问题。提出一种新的移动网络入侵特征信息提取检测方法。上述方法先基于PCA对输入移动网络动态变量进行潜在特征提取,将入侵特征编码变为粒子的位置向量,组建基于粒子信息共享的移动网络入侵最优特征子集,利用模糊均值聚类算法选取最优入侵特征训练样本,构建基于支持向量机的网络入侵检测器,利用上述检测器有效地完成移动网络入侵检测。仿真结果表明,所提算法移动网络入侵检测的精确度和检测效率均有效提高。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92897X/201703/671662053.html

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