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题名一种基于PSO辨别树的P2P网络入侵检测方法
被引量：3
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作者
程源
楚春颖
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机构
郑州轻工业学院
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出处
《科技通报》
北大核心
2013年第6期56-58,共3页
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基金
河南省教育厅教育信息化工程项目(2009)
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文摘
P2P网络入侵数据具有高维性、随机性以及复杂性等特征,会降低对其进行入侵检测的效率和稳定性。因此,本文提出一种基于PSO辨别树的P2P网络入侵检测方法,对P2P网络连接数据的主成分进行信息拟合,按照入侵数据特征的主成分构建PSO辨别树,获取同目标信息特征最为相似的估计关联特征;运用改进的BP神经网络对关联特征进行分析,最终可得到P2P网络入侵数据的特征信息,并通过无约束聚类关联方法优化获取的入侵数据特征,更好地完成对P2P网络信息安全的检测。实验结果表明,本文方法与其它网络入侵检测方法相比,具有较高的检测效率和准确率,取得了令人满意的效果,具有较大的发展前景和应用价值。
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关键词
P2P网络
决策树
入侵检测
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Keywords
P2P network
decision tree
Intrusion detection
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分类号
TP146.12
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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