基于动态克隆选择算法和SSA算法的供电信息监控数据中心入侵检测方法

摘要

由于缺少对数据特征的稀疏化表示，检测结果的误报率较高，检测效果不理想。为此，提出了基于动态克隆选择算法和麻雀搜索算法(SSA)的供电信息监控数据中心入侵检测方法。根据供电信息监控数据中心入侵数据的特征分布特点，采用动态克隆算法构造调整提取器，将入侵数据的动态特征转化为数值型特征，完成入侵特征识别，结合粗糙集理论对入侵数据的特征进行增强处理，并引入朗德因子将入侵数据特征映射到等维度空间，以获取数据特征的稀疏化表达，基于此，采用极限学习机构建入侵检测模型，并利用SSA求取模型的内部参数，以此获得优化的检测模型，通过计算待测数据样本到检测中心的距离实现对入侵数据的检测。实验结果显示，所提方法输出的检测结果的误报率较低，检测性能较好。

关键词

动态克隆选择算法 / SSA算法 / 供电信息监控数据中心 / 入侵数据