一种融合NSGA-II和DS证据论的网络攻击检测方法

专利申请号：CN202410073560.3

公 开 号：CN117914590A

发 明 人：张贺 李欣 薄翠梅 李俊 

代 理 人：许轲;徐冬涛

代理机构：南京天华专利代理有限责任公司

专利类型：发明专利

申 请 日：20240419

公 开 日：20240118

专利主分类号：H04L9/40

关 键 词：神经元 特征子集 数据集 多目标遗传算法 时间同步网络 网络攻击检测 多层感知 决策函数 神经网络 搜索算法 特征提取 网络检测 质量函数 不一致 检测率 鲁棒性 检测 证据 迭代 麻雀 优化 场景 输出 融合 分类 评估 冲突 

摘      要：本发明公开了一种融合NSGA‑II和DS证据论的网络攻击检测方法，该检测方法通过采取数据集，结合DS证据论对数据集进行特征提取，经过计算时间同步网络物理质量函数及决策函数的评估，使用多目标遗传算法对特征子集进行优化，将优化后的特征子集进行多层感知机分类(MLP)，通过麻雀搜索算法计算MLP每层的神经网络对应的神经元，通过迭代输出最优神经元，直到检测率满足性能指标结束程序。本发明能更好的适用于信息不完整场景，并减轻了数据不一致及多个冲突目标对检测性能的影响，提高整体的网络检测准确性和鲁棒性。