基于改进混沌粒子群的聚类检测算法研究.pdf

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1、晦木探讨·应用技术与研究基于改进混沌粒子群的聚类检测算法研究吴有晓天倡H亢(广东省电信规划设计院有限公司，广东广州510630)[摘要]针对入侵检测系统特征报警聚类质量低、冗余告警的不足，提出基于改进混沌自适应粒子群优化的IDS特征报警聚类方法。该方法结合混沌算法特性和改进粒子群算法自适应惯性权重系数以及对非线性动态学习因子进行改善，引导粒子群在混沌与稳定之间交替波动，保证粒子运动惯性，更利于趋近最优。本方法能够克服PSO算法的过早收敛、“惰性”反应等缺点，利于聚类中心更能趋向全局最优。实验结果表明，本文粒子群参数改进算法提高了特征报警聚类质量，具有较高的检测率和较低的误报率。[关键词]

2、入侵检测；粒子群优化；混沌；自适应惯性权重；非线性动态学习因子中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1008．6609(2016)10．0073．061引言近年来，网络安全成为人们日益关注的一个问题。就入侵检测系统(IDS，IntrusionDetectionSystem)而言，它作为当前保障网络安全运行的有效检测工具，得到了广泛的重视及应用，它可以检测网络上的攻击行为，并产生相应的告警信息，提示系统管理人员进行及时有效的处理，避免入侵造成的巨大损失”。】。然而，鉴于网络入侵检测系统的技术不够完善，加之其异构性和自治性的特点，使得产生的报警信息在准确度、详略程度等方面存在较大的差

3、异，进而致使系统产生大量冗余、可信度较低的报警数据，系统管理人员难以手动分析处理这些数据9‘5】。因此，对于告警数据集进行划分、整合及精简，从而提高报警数据的可信度以及降低数据冗余具有重要的意义。因此，对于网络中大量的告警不能准确反映网络的攻击情况，同时过多的网络报警冗余致使淹没有用信息，进而导致IDS效率低下。所以需要一种可靠的方法来降低其报警数据冗余，同时挖掘系统的有用告警信息，从而利于网络安全管理人员对系统进行有效的维护。2相关工作数据挖掘技术在IDS中受到越来越多的关注，是近年来学者在入侵检测领域一个研究热点。尤其在入侵特征报警方面，把数据挖掘、智能算法等相关知识运用到入侵特征分

4、析上，在入侵报警信息的聚类及入侵数据特征的关联性方面取得了较明显的研究成果。因此，采用聚类技术处理入侵告警海量数据具有广泛的研究和应用。文献【6】提出基于混沌粒子群优化的IDS告警聚类，文中利用混沌理论，动态更新种群粒子的位置移动，使得粒子群粒子在混沌与稳定之间交替运动，从而加速向最优值靠近，加快收敛过程，虽然混沌系统对粒子的位置产生明显的影响，但动态学习因子的改变也可以加快收敛速度，跳出局部最优，从而提高全局寻优能力和局部寻优能力。在文献[7]中，针对K均值算法对初始聚类中心、孤立点和噪声敏感且容易陷入局部最优解的不足，提出基于PSO的K均值算法。在一定程度上对克服K均值的不足取得了明

5、显的效果。但只是运用了粒子群的基本固定参数公式，没有考虑到参数的变化对粒子群的收敛以及跳出局部最优带来的更高的效率。文献[8】提出了一种非线性改变粒子群算法中的惯性权重，并将其用于SVM与KPCA中，其实验表明在SVM参数选择方面以及WPSO—SVM在入侵检测系统中，提高了准确度。基于此思路，本文在惯性权重方面也进行了不同条件状态处理，通过不同的，达到了理想的效果。文献[9]针对粒子群算法中惯性权重对种群粒子的社会性和认知能力的重要影响，提出自适应惯性权重PSO策略，即SBCAW-PSO，基于正弦函数的混沌映射，并通过Ackley、Hyperellipsoid、Rastri．gin等一系

6、列函数来测试改进的PSO，验证基于正弦的混沌映射在PSO搜索方面具有较高的效率。在文献[101中，针对作者简介：吴有晓(1987一)．男，广东广州人，硕士研究生，二级通信设计师，研究方向为无线网络规划、计算机网络安全、入侵检测等领域。．73—嗨木探讨·应用技术与研究现有大多数PSO算法在处理复杂的多峰函数优化时容易陷入局部最优，该文提出基于聚类的自适应PSO算法，通过K均值聚类操作，动态地把种群划分构建成变化的子群聚类，同时采用聚类中心附近拓扑分享聚类信息，利用白适应机制来调整所有个体粒子惯性权重，重新评价种群聚类质量。最后通过实验表明APSO—C在收敛速度方面具有较高的效率，较其它PS

7、O算法有较高的准确率和可靠性。Cheng等人在2012年提出改进的PSO与映射混沌搜索的方法结合的思想。文中提出了组合动态引导PSO和基于混沌搜索在全局最优(Gbest)与局部最优粒子之间进行搜索。逻辑混沌映射使新产生的种群具有更强的多样性，通过一系列测试函数测试，该方法较传统的PSO具有更好的收敛效果。Hu等人在2013年提出了针对时间窗的车辆路由问题的混合混沌粒子群算法，把DCh(tentmap)用于改进的算法研究并降低种群的过