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延迟容忍网络环境复杂,自体集数据规模较大造成的时空上的巨大消耗而难以处理,导致传统网格入侵匹配的数据分类过程收敛速度慢、局部最优等缺陷。为了提高网格入侵特征匹配效率,提出一种基于重复博弈的自体集网络入侵检测中的高效寻优算法。算法利用了入侵数据特征在空间上的相对集中性,在分类概率计算中,加入一种约束计算过程的博弈因子,在概率匹配过程中,通过数据博弈消除多次概率对比,并加入博弈约束计算最优反应函数,将最优反应函数求解过程看作是一个博弈的过程,计算分类优化达到的极大值。仿真结果表明,改进算法的分类匹配时间