【摘 要】
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为了实现网络入侵的自动检测,提出基于特征选择算法的网络入侵检测方法,在区块链分层路由网络中进行网络传输信息采样,建立网络输出的均衡信道模型,提取区块链分层路由网络传
【机 构】
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四川工商学院,四川 成都,610000
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为了实现网络入侵的自动检测,提出基于特征选择算法的网络入侵检测方法,在区块链分层路由网络中进行网络传输信息采样,建立网络输出的均衡信道模型,提取区块链分层路由网络传输数据信息流的异常谱特征量,根据谱特征提取的差异度进行网络入侵特征选择,建立网络入侵检测的区块链特征检测模型,采用自适应神经网络学习算法进行区块链分层路由网络恶意入侵检测中的收敛性控制,实现区块链分层路由网络的入侵检测和特征选择,在Matlab和嵌入式的ARM环境下实现网络入侵检测系统设计.仿真结果表明,采用该方法进行网络入侵检测的自适应性较好,检测的精度较高,提高了网络的安全性.
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