摘要
由于网络入侵攻击具有多样化的特征,导致对其的识别难度较大。为此,提出了基于数据挖掘的通信网恶意入侵自动识别方法。结合网格搜索和模拟退火算法提取入侵攻击的特征,利用模拟退火算法遍历不同范围内的惩罚因子C与核函数参数gamma最优值,对应调节网格和步进的大小,将满足停止遍历时的参数作为SVM提取器运行设置值,实现通信网恶意入侵攻击特征提取。利用K-means聚类算法去除通信网中的冗余数据,构建包含二维卷积核的卷积神经网络,计算其特征分布与提取结果的一致性,识别对应的入侵攻击。测试结果表明,设计方法可以有效识别多种攻击类型,具有良好的应用效果。
出处
《长江信息通信》
2022年第5期74-75,78,共3页
Changjiang Information & Communications
