基于粒子群和模糊聚類(lèi)算法的入侵檢測(cè)方法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)飛速發(fā)展，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)已越來(lái)越深刻的影響著人們的生活、工作和社會(huì)活動(dòng)。與此同時(shí)，各種對(duì)網(wǎng)絡(luò)和信息系統(tǒng)的攻擊與破壞手段也不斷增加。網(wǎng)絡(luò)安全成為深刻影響著國(guó)家經(jīng)濟(jì)、政治、軍事等各個(gè)領(lǐng)域的關(guān)鍵問(wèn)題，是當(dāng)前的一個(gè)研究熱點(diǎn)。
　　入侵檢測(cè)技術(shù)作為一種積極主動(dòng)的動(dòng)態(tài)防護(hù)技術(shù)，在網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域扮演著越來(lái)越重要的角色。當(dāng)前，關(guān)于入侵檢測(cè)的研究主要目的提高檢測(cè)率，降低誤檢率。其中，使用智能算法進(jìn)行異常檢測(cè)成為一個(gè)主要的發(fā)展方向。

2、>　　本文介紹了入侵檢測(cè)相關(guān)技術(shù)以及聚類(lèi)分析相關(guān)理論，在聚類(lèi)分析中重點(diǎn)闡述了FCM算法的原理和流程，然后深入分析了粒子群優(yōu)化算法在優(yōu)化計(jì)算方面的優(yōu)勢(shì)，并提出基于粒子群優(yōu)化(PSO)和模糊C均值(FCM)算法的入侵檢測(cè)方法(PSO-FCM)。模糊C均值(Fuzzy C Means，F(xiàn)CM)算法是一種典型的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠使用沒(méi)有標(biāo)記的數(shù)據(jù)生成待檢測(cè)數(shù)據(jù)的分類(lèi)器，進(jìn)而進(jìn)行攻擊匹配檢測(cè);粒子群優(yōu)化算法(PSO)實(shí)現(xiàn)容易、精度高而且收斂快，

3、特別適合用于解決尋找全局最優(yōu)問(wèn)題，是典型的演化計(jì)算方法。結(jié)合兩種算法，本論文的研究?jī)?nèi)容主要包括:
　　(1)對(duì)粒子群優(yōu)化算法中的粒子的速度更新方式進(jìn)行改進(jìn)，并將改進(jìn)后的算法用于優(yōu)化FCM的局部極值問(wèn)題，進(jìn)而設(shè)計(jì)了基于PSO和FCM算法的入侵檢測(cè)方法。
　　(2)采用實(shí)驗(yàn)的方法確定了最佳的聚類(lèi)數(shù)目c值，避免了初始值的不當(dāng)帶來(lái)的不利影響，提高實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確率。
　　(3)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于PSO-FCM算法的入侵檢測(cè)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，采