[发明专利]基于转导支持向量机的蚁群聚类入侵检测方法

权利要求书

1.一种基于转导支持向量机的蚁群聚类入侵检测方法,其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，对网络数据进行预处理，提取网络数据的属性；

步骤2，初始化GA相关参数，包括交叉概率、变异概率、终止条件；

步骤3，初始化GA种群，随机产生个体并分配相应属性；

步骤4，对种群进行选择操作；

步骤5，按照一定交叉概率对种群中个体进行交叉操作；

步骤6，按照一定变异概率对种群中个体进行变异操作；

步骤7，对种群中个体的适应度进行评估；

步骤8，根据GA的终止条件判断迭代是否满足终止，不满足，则回到步骤4；

步骤9，初始化IACO，对初始蚂蚁位置以及每个蚂蚁的禁忌表进行分配，对各边的初始信息素浓度进行初始化，设置IACO终止条件，对其中的信息素衰减因子、信息素门限值以及随机选择间隔等参数进行初始化；

步骤10，蚂蚁周游以寻找最佳路径，蚂蚁根据改进的节点选择方法进行移动，记录本次周游的最佳路径，按照改进的信息素更新策略对各边的信息素浓度进行更新，同时更新各个蚂蚁的禁忌表；

步骤11，计算适应度；

步骤12，根据IACO的终止条件判断是否满足终止，不满足则执行步骤10；满足则输出最优解作为最优网络入侵属性；

步骤13，采用SVM对最优网络入侵属性进行分类，确定网络入侵类别。

2.根据权利要求1所述的一种基于转导支持向量机的蚁群聚类入侵检测方法，其特征在于，步骤10中蚂蚁根据一定的概率决定下一个目标，其概率为：

其中P_ij(t)代表从节点i到节点j的概率，α是信息素计算权重，β为启发信息计算权重，同时被访问的节点不能出现在禁忌表中。

3.根据权利要求1所述的一种基于转导支持向量机的蚁群聚类入侵检测方法，其特征在于，步骤10中当所有蚂蚁找到合法路径后，信息素更新公式如下：

τ(t+1)＝ρτ_ij(t)+△τ_ij(t,t+1)

其中τ_ij(t)代表时刻t边_ij上的信息素浓度；ρ代表信息素保留因子；(1-ρ)代表信息素会发因子；△τ_ij(t,t+1)代表所有蚂蚁产生的信息素之和，其计算公式为：

其中M为蚂蚁个数，为第k个蚂蚁从时刻t到时刻t+1在边ij上产生的信息素。且有：

。

4.根据权利要求3所述的一种基于转导支持向量机的蚁群聚类入侵检测方法，其特征在于，蚂蚁k在节点i随机选择下一节点方式为：

j＝rand(1,n),j∈allowed 。

5.根据权利要求3所述的一种基于转导支持向量机的蚁群聚类入侵检测方法，其特征在于，步骤10中更新策略为：

其中ι_b,ι_w分别代表最优路径与最差路径，且有：

式中ι_b,ι_w分别代表最优和最差路径的长度，W为信息素衰减因子。