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时间:2020-03-05
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1、Ml专化学位I誦硕±学位啼论文.—."?‘i,k*"I,.*?基于粒子群和模糊聚类算法的入侵检测方法研究^.心‘’t.V’.户V?—I...■.'??■..‘辛...*.''.'?V.—>,陈佳麵’-'-'^'.'?:^人;?故;|’''|'‘:''乂'::-奸:川.:..。::|’-.|...卒'、'|.V::V占;;带;:.、.-.朽早哨转辜咕边‘';fe:芯:J;革驾觸'宗麵‘讓二’:'心^巧早片,..一r:帝诚.知
2、.,?.約矿^爲I巧乂爹^二0—五年i一^月分类号TP3W密级公开UDC专业学位硕±学位论文基于粒子群巧模糊聚类算法的入侵检测方法研究陈佳专业学位名称工稻硕±指导教师龄志刚教授李承林高级工程师论文答辩日期2015.11.9学位授予日期2015.12.30答辩委员会主席陈友初广西大学学位论文原创性和使用授权声明本人声明所呈交的论文,是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除已特别加标注和致谢的地方外,论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的研究成果,也不包含本人或他人为获得广西大
3、一学或其它单位的学位而使用过的材料。与我同工作的同事对本论文的研究工作所做的贡献均已在论文中作了明确说明。本人在导师指导下所完成的学位论文及相关的职务作品,知识产权归。:属广西大学本人授权广西大学拥有学位论文的部分使用权,目P学校有权保存并向国家有关部口或机构送交学位论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅,可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播,可レッ采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。本学位论文属于:□保密,在年解密后适用授权。因^保密。""(请在1:^上相应方框内打V)''J./之,论文作者签名:日期:
4、兴//,指导教师签名:日期:兴J.U/作者联系电话:电子邮箱:基于粒子群和模糊聚类算法的入侵检测方法研究摘要随着信息技术飞速发展,计算机网络已越来越深刻的影响着人们的生活、工作和社会活动。与此同时,各种对网络和信息系统的攻击与破坏手段也不断增加。网络安全成为深刻影响着国家经济、政治、军事等各个领一。域的关键问题,是当前的个研究热点一入侵检测技术作为种积极主动的动态防护技术,在网络与信息安全领域扮演着越来越重要的角色。当前,关于入侵检测的研究主要目的提高一。检测率,降低误检率其中,使用智能算法进行异常检测成为个主要的发展方向。本文
5、介绍了入侵检测相关技术W及聚类分析相关理论,在聚类分析中M重点阐述了FC算法的原理和流程,然后深入分析了粒子群优化算法在优化计算方面的优势,并提出基于粒子群优化(PSO)和模糊C均值(FCM)-FCM算法的入侵检测方法PSO)。模糊C均值(化zzyCMeansFCM)算法(,一是种典型的无监督学习技术,能够使用没有标记的数据生成待检测数据的分类器,进而进行攻击匹配检测;粒子群优化算法(PSO)实现容易、精度高而且收敛快,特别适合用于解决寻找全局最优问题,是典型的演化计。:算方法结合两种算法,本论文的研究内容主要包括1()对粒子群优化算法中的粒子的
6、速度更新方式进行改进,并将改进1后的算法用于优化FCM的局部极值问题,进而设计了基于PSO和FCM算法的入侵检测方法。(2)采用实验的方法确定了最佳的聚类数目C值,避免了初始值的不当带来的不利影响,提高实验的准确率。-(3)设计并实现了基于PS0FCM算法的入侵检测实验系统,采用KDD-Cupl999化ta数据集进行实验。经过实验验证,发现PS0FCM算法可W提升检测率,降低误报率,并对未知攻击有较好的检测能力,达到了预期目标。关键词:网络安全;入侵检测;粒子群优化算法;模糊G均值算法IIRESEARCHOFINTRUSIONDE
7、TECTIONBA化DONPSOANDFCMABSTRACTWiththerapiddevelopmentofInformationTechnology,compu化rnetworkhasbeentremendouslchaninourlifedailworkandsocialtiitie.Meanwhiledmoygg,y,acvs,moreanrekindsofintr
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