基于自适应蛙跳算法的入侵检测特征选择

针对目前蛙跳算法应用到入侵检测特征选择时均存在容易陷入局部最优、迭代后期收敛速度慢等问题,提出一种基于自适应蛙跳算法的特征选择方法。该方法采用自适应的变异策略,通过层次分析法自适应调整各影响参数权重以及建立模糊判断矩阵选择调整参数概率来改进蛙跳算法。实验结果表明:改进的算法显著提高了收敛性能,具有很强的自适应能力,不但能对不同类型攻击进行检测,并且对不同类型攻击具有较好的均衡性;在保证检测率较高的同时也具有较低的误报率。

基于Chen混沌映射的位平面图像加密方法

将Chen混沌映射和位平面交换策略结合在一起,构建了一种全新的图像加密方法.首先,基于Chen映射构造X、Y、Z三个方向上的混沌序列.其次,分别在第一、三、五次加密过程中用三个Chen序列对图像施加混沌映射,在第二、四次加密过程中对图像位平面进行首尾交换和相邻交换.实验结果表明,加密方法可以获得的较低关联度的加密结果,对密钥敏感并且执行速度快.