关于网络中入侵节点信息优化检测仿真研究

对网络中入侵节点信息进行优化检测,能够更好的保障网络安全稳定运行。对入侵节点信息检测时,需要根据节点的最佳获取路径,得到SVM的最优参数,来完成对入侵节点信息的检测。传统方法利用蚁群寻觅网络节点路径,得到支持向量机参数,但忽略了该参数的最优化,导致对信息的检测结果不准确。提出基于属性攻击图的入侵节点信息优化检测方法。定义网络潜质入侵的属性攻击图,将具有入侵节点信息的复杂入侵信号分解为IMF单频入侵信号,获取网络入侵检测系统的状态转移方程,将蚁群理论和支持向量机参数相融合,将网络入侵检查率作为目标函数,并对蚂蚁进行高斯异变,将最优路径上的节点连接起来得到SVM最优参数,以参数为依据完成对网络入侵节点信息检测。实验证明,所提方法设计精确度高,可以有效的提升嵌入式计算机网络入侵检测精度。