基于复合分类器的网络入侵检测模型

《基于复合分类器的网络入侵检测模型》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、第32卷第11期电力建设Vo1．32．No．11．40·2011年11月ElectricPowerConstructionNOV．2011中图分类号：TP393文献标志码：A文章编号：1000-7229(2011)11—0040—05基于复合分类器的网络入侵检测模型刘克文，张贲，王宇飞(1．中国电力科学研究院，北京市，100192；2．华北电网有限公司，北京市，100053；3．华北电力大学控制与计算机工程学院，北京市，102206)IntrusionDetectionModelBasedonHybridClas

2、sifierLIUKewen．ZHANGBen．WANGYufei(1．ChinaElectricPowerResearchInstitute，Beijing100192，China；2．NorthChinaGridCompanyLimited，Beijing100053，China；3．SchoolofControlandComputerEngineering，NorthChinaElectricPowerUniversity，Beijing102206，China)ABSTRACT：Inordertoimpr

3、ovetheaccuracyofclassification公司的生产、经营、管理等各环节，并支撑了国家电网probleminintrusiondetectionforstategrid，anovelintrusion公司各项业务开展。但随着公司网络规模的扩大，网detectionmodel，whichisbasedonthehybridclassifier，is络信息安全问题日益突显，入侵检测作为网络信息安proposedinthispaper．Thehybridclassifieriscomposedby全的

4、基础性研究逐渐引起研究人员关注。入侵检测kernelprincipalcomponentanalysis(KPCA)，backpropagation是对入侵行为的检测，入侵检测系统通过收集网络及neuralnetwork(BPNN)andquantumgeneticalgorithm(QGA)．Inthehybridclassifier，KPCAisusedtOreduce计算机系统内所有关键节点的信息，检查网络或系统dimensionsofdata．Theclassificationmodelistrained

5、by中是否存在违反安全策略行为及被攻击迹象。因而BPNN，ofwhichtheparametersareoptimizedbyQGA．Based设计高效、准确的入侵检测模型，现实意义重大。ontheclassificationmodel，thedatasamplesareclassifiedby解决入侵检测问题的思路一般是将人侵检测问accurateintrusiondetection．Comparedwiththetraditional题抽象成一个复杂的多分类问题，通过构造分类器来methods，theintr

6、usiondetectionmodelbasedonhybridclassifier实现对入侵检测的判别。常用的入侵检测算法有：核hasbetterperformanceinreducingthecalculationerrors．主成分分析(kernelprincipalcomponentanalysis，KEYWORDS：intrusiondetection；kernelprincipalcomponentKPCA)结合前馈(backpropagation，BP)神经网络构analysis；BPneuraln

7、etwork；quantumgeneticalgorithm；hybrid造分类器；KPCA结合支持向量机(supportvectorclassifier；classifiererrormachine，SVM)构造分类器；粒子群算法(particle摘要：为提高国家电网网络入侵检测中攻击分类问题的准确SWart／1optimization，PSO)优化权重矩阵和阈值的度，提出一种基于复合分类器的入侵检测模型。复合分类器BPNN构造分类器_4；主成分分析(principal由核主成分分析、量子遗传算法和前馈(bac

8、kpropagation，BP)神经网络组合而成。复合分类器先使用核主成分分析将高维componentanalysis，PCA)、线性判别分析(1inear数的原始数据降维，降维后的数据再通过BP神经网络训练生discriminantanalysis，LDA)和K一最近邻居法(k—成分类模型，其中BP神经网络的参数通过量子遗传算法优化nearestneighbor，KNN