[發明專利]基于屬性決策的遺傳粒子群入侵檢測方法在審
| 申請號： | 201811501730.4 | 申請日： | 2018-12-10 |
| 公開（公告）號： | CN109639668A | 公開（公告）日： | 2019-04-16 |
| 發明（設計）人： | 潘曉君 | 申請（專利權）人： | 潘曉君 |
| 主分類號： | H04L29/06 | 分類號： | H04L29/06;H04L12/24;G06N3/00 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 230000 安徽省*** | 國省代碼： | 安徽;34 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 粒子群 適應度 入侵檢測 粒子 更新 進化 遺傳 計算機安全領域 入侵檢測模型 網絡入侵檢測 網絡狀態信息 最大進化代數 初始化操作 系統初始化 種群初始化 變異操作 冗余特征 信息提取 迭代 決策 采集 達標 | ||
1.一種基于屬性決策的遺傳粒子群入侵檢測方法，其特征在于，包括信息提取、系統初始化、粒子交叉變異進化、粒子群更新、綜合訓練、入侵檢測模型建立。
2.根據權利要求1所述的一種基于屬性決策的遺傳粒子群入侵檢測方法，其特征在于，所述信息提取，具體包括網絡狀態信息采集、網絡屬性信息提取。
3.根據權利要求1所述的一種基于屬性決策的遺傳粒子群入侵檢測方法，其特征在于，所述系統初始化，包括信息參數初始化、種群初始化。
4.根據權利要求1所述的一種基于屬性決策的遺傳粒子群入侵檢測方法，其特征在于，所述粒子交叉變異進化，具體為，在種群初始化后，挑選部分較優個體，進行交叉變異操作，并進行適應度值計算，在沒有達到最大進化代數時，重新進入挑選部分較優個體的步驟。
5.根據權利要求1所述的一種基于屬性決策的遺傳粒子群入侵檢測方法，其特征在于，所述粒子群更新具體為，先對粒子群進行初始化操作，然后對粒子群進行適應度計算，更新速度和位置，進行網絡狀態信息采集，在最大迭代次數未達標時，重新進行適應度值計算。
6.根據權利要求1所述的一種基于屬性決策的遺傳粒子群入侵檢測方法，其特征在于，所述綜合訓練包括選出最優入侵屬性子集與訓練學習。
7.根據根據權利要求4、5所述的一種基于屬性決策的遺傳粒子群入侵檢測方法，其特征在于，所述適應度的函數定義為：
其中ta代表入侵屬性數量的權重值，Uf表示入侵屬性的總數，L代表入侵檢測正確率，tf代表入侵狀態權重，fi代表入侵屬性狀態選擇，并且有：
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