基于量子粒子群优化的网络入侵检测算法

《基于量子粒子群优化的网络入侵检测算法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、基于量子粒子群优化的网络入侵检测算法*基金项目：江苏省高校自然科学基金资助项目（05KJD52006）；江苏科技大学科研资助项目（2005DX006J）作者简介：徐磊(1986－)，男，硕士生，主要研究方向为计算智能；李永忠（1961－），男，教授，硕士生导师，计算机应用技术学术带头人，主要研究方向为网络安全、计算机应用、藏文信息处理；李正洁（1987－），女，硕士生，主要研究方向为网络与信息安全。徐磊,李永忠,李正洁XULei，LIYong-zhong，LIZheng-jie江苏科技大学计算机学院，镇江212003DepartmentofCompute

2、r，JiangsuUniversityofScienceandTechnology，JiangsuZhenjiang212003，ChinaE-mail:lei_yxwz@163.comNetworkintrusiondetectionalgorithmbasedonQuantum-behavedParticleSwarmOptimizationAbstract:Inthispaper，ahybridalgorithmbasedonQuantum-behavedParticleSwarmOptimizationalgorithmandSemi-super

3、visedfuzzykernelclusteringalgorithmisproposed.Itovercomesthedrawbacksoffuzzyclusteringmethodswhicharesensitivetotheinitialclustercentersandeasilytrappedintolocalminima,.Firstly,thefewlabeleddatacangeneratecorrectmodelwithsupervisedclustering,andthenthemodelaidstoguidelotsofunlabe

4、leddatatoclustering，soenlargethenumblesoflabeleddata.Atlast，thosedatathatstillcan'tbelabeledwereclusteredbythefuzzykernelmethodbasedonQuantum-behavedParticleSwarmOptimization，anddeterminemarkertypes.Furthermore，KDDCUP99datasetisimplementedtoevaluatetheproposedalgorithm.Comparedto

5、otheralgorithms，theresultsshowtheoutstandingperformanceoftheproposedalgorithm.Keywords:intrusiondetection;QPSO;semi-supervisedclustering;kernelfunction摘要：本文提出了一种将量子粒子群优化算法和半监督模糊核聚类算法相结合的混合算法，用以解决入侵检测算法中模糊聚类算法对初始值敏感，容易陷入局部最优的问题。本文算法先对少量标记数据进行监督聚类得到正确模型，运用这个模型指导大量未标记数据进行聚类，扩充标记数据集合

6、，最后对仍没有确定标记的数据利用量子粒子群优化的模糊核聚类算法进行聚类，确定其标记类型。通过KDDCUP99实验数据的仿真，实验结果表明，该算法在入侵检测中能获得理想的检测率和误检率。关键词：入侵检测；量子粒子群优化；半监督聚类；核函数中图分类号：TP393.08文献标志码：A1引言入侵检测(IntrusionDetection，ID)是对网络的运行状态进行监视，发现各种攻击企图、攻击行为或者攻击结果，以保证系统资源的可用性、完整性和机密性。机器学习方法应用于入侵检测系统，能使系统具有更强的适应性、自学习性和鲁棒性，是目前入侵检测研究的一个重要方向。机器

7、学习分为监督学习[2]，非监督学习[1]和半监督学习[3]。半监督学习又分为半监督分类,半监督聚类和半监督回归。半监督聚类[1]是近几年提出的一种新型聚类方法，它综合了无监督学习[2]和有监督学习[3]的优点，提高了聚类的质量，是近几年来机器学习和模式识别领域的重要的研究方向之一。由于基于监督学习的异常检测算法中需要获取大量的标记数据的类别信息，而标记的数据则是相对有限，获得它们需要付出大量的代价；同时基于无监督学习的异常检测算法中根据数据的相似性进行分组，克服了监督学习方法中标记样本不足的缺点，但其检测精度明显低于有监督的检测方法。然而半监督聚类的优越

8、性则是在现实应用中，获得少量的有标记的样本数据是可能的，可以利用少量有监督的样本