基于KNN算法的网络入侵检测技术开发

摘要：

传统算法在网络入侵检测方面存在部分问题,为了进一步提升检测水平,在网络信息攻击手段日益增多的背景下,提出了一种基于最邻近结点(K-Nearest Neighbor,KNN)算法的网络入侵检测技术方法.该方法将粒子优化解决局部极值问题,以实现改善网络入侵检测技术的目的.测试结果表明,基于KNN算法的网络入侵检测技术能够较好地识别攻击类型,其误检率显著优于Rabin-Karp、Boyer-Moore、Colussi这3种传统算法,验证了算法的有效性,能够较好地应用于网络入侵行为的预测,表现出良好的预测精度.

关键词：KNN算法、网络入侵检测、粒子群落、迭代

所属期刊栏目：35

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：67-69