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基于GWO-SVM算法的工业互联AI入侵检测方法研究
文献摘要：
由于传统工业互联网络入侵检测方法未进行寻优控制而导致检测性能低,因此,提出一种新型工业互联AI入侵检测方法以提高检测性能.首先构建工业互联AI入侵的大数据融合模型,采用背包决策的方法构造目标函数,结合多维尺度分解建立数据特征辨识模型,通过特征分析融合,在支持向量机下进行特征寻优控制,通过GWO-SVM算法,完成工业互联网络AI入侵检测系统构建.仿真结果表明,本文方法进行入侵检测的检测率高达97.8％,虚警率低至0.42％,检测时间开销较少,总体性能较优越.
文献关键词：
GWO-SVM算法;工业互联网;灰狼优化算法;入侵检测;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
高增亮;詹鑫毅
作者机构：
工业互联网创新中心(上海)有限公司,上海 201303
文献出处：
引用格式：
[1]高增亮;詹鑫毅-.基于GWO-SVM算法的工业互联AI入侵检测方法研究)[J].自动化技术与应用,2022(08):1-4
A类：
B类：
GWO,入侵检测方法,工业互联网,互联网络,网络入侵检测,检测性能,新型工业,高检,大数据融合,融合模型,背包,多维尺度,尺度分解,数据特征,辨识模型,入侵检测系统,系统构建,检测率,虚警率,检测时间,开销,总体性能,灰狼优化算法
AB值：
0.310223
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