采用以往入侵检测方法时,通过随机方式对参数进行初始化处理,检测精度低,为此,提出一种基于布谷鸟算法的光纤激光网络异质信息入侵检测方法.分析了布谷鸟算法寻优过程,针对常规布谷鸟算法受参数改变的影响相对较大,具有收敛速度慢、准确率低以及容易陷入局部最优的弊端,依据差分进化方法,通过在新鸟巢位置公式中结合别的鸟巢位置完成简易交叉变异,提升种群多样性,同时利用惯性权重减少迭代次数,保证整体寻优速度.对光纤激光网络异质信息入侵的历史数据进行采集,提取关键特征,通过布谷鸟算法对极限学习机进行改进,获取最优入侵检测分类器,通过分类器构建异质信息入侵检测模型,实现光纤激光网络异质信息入侵检测.实验结果表明,所提方法收敛速度快,误报率低且入侵检测精度高.
布谷鸟算法 光纤激光网络 异质信息 入侵检测