[发明专利]一种基于GAPSO-TWSVM的工业网络入侵检测方法有效
| 申请号： | 201910922555.4 | 申请日： | 2019-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN110659482B | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 周原;李和林;刘明山;王迎;刘清忆;任彩琴;张圆圆 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06F21/55 | 分类号： | G06F21/55;G06K9/62;G06V10/774;G06V10/764;G06N3/12 |
| 代理公司： | 长春市恒誉专利代理事务所(普通合伙) 22212 | 代理人： | 李荣武 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于GAPSO‑TWSVM的工业网络入侵检测方法，包括以下步骤：随机选取工控入侵检测标准数据集中的数据作为训练集和测试集，并利用PCA算法对数据进行特征提取从而降低数据的维数；构建TWSVM工业网络入侵检测分类器，用经特征提取后的训练集对TWSVM工业网络入侵检测分类器进行训练，并用GAPSO算法对参数进行优化，然后将训练好的TWSVM工业网络检测分类器对测试集进行检测分类。本发明可以检测工业网络数据中的异常数据，与传统的工业网络入侵检测算法相比，具有较高的检测精度，能够更好的应用在工业网络信息安全领域中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gapso twsvm 工业 网络 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于GAPSO-TWSVM的工业网络入侵检测方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1：选取工控入侵检测标准数据集为本发明使用的工业网络入侵检测数据集；/n步骤2：该工控入侵检测标准数据集的每条数据的不同特征的取值范围都有较大差别，因此，对该工控入侵检测标准数据集的每条数据进行归一化；/n步骤3：采用PCA降维算法对预处理过的数据进行特征选择，降低数据集的维数，将特征选择后的数据集作为TWSVM分类器的输入，TWSVM的核函数选择使用径向基核函数；/n步骤4：利用GAPSO算法对TWSVM的参数进行迭代寻优；/n步骤5：确定TWSVM分类器的参数后，输入数据并对TWSVM分类器输出的结果进行评价。/n
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