一种改进粒子群优化算法在入侵检测中的应用 |
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引用本文: | 卢辉斌,周绯菲,孙金伟.一种改进粒子群优化算法在入侵检测中的应用[J].燕山大学学报,2013(2):124-128,147. |
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作者姓名: | 卢辉斌 周绯菲 孙金伟 |
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作者单位: | 燕山大学信息科学与工程学院;交通运输部管理干部学院计算机系 |
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基金项目: | 河北省教育厅基金资助项目(2007493) |
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摘 要: | 针对现有的粒子群优化(PSO)算法大多存在早熟收敛、容易陷入局部最优值的问题,提出了一种新的协同粒子群优化(CPSO)算法。该算法拥有两个子群,一个用于全局搜索始终保持粒子多样性,另一个用于局部搜索保证搜索精度,通过相互协同合作在全局最优值附近实现精确搜索。最后把该算法应用到动态聚类入侵检测,通过优化聚类半径和聚类阈值,对训练数据进行正、异常类聚类,然后用测试数据进行攻击检测。试验结果表明该算法较粒子群和突变粒子群(MPSO)算法性能明显提高。
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关 键 词: | 粒子群优化 协同粒子群 动态聚类 入侵检测 |
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