[发明专利]一种局域网内网入侵的智能检测方法

权利要求书

1.一种局域网内网入侵的智能检测方法，包括数据采集步骤、数据检测分析步骤和数据显示步骤，其特征在于，所述数据检测分析步骤基于数据采集步骤的数据集进行，具体按如下步骤进行：

（1）采集数据的模型化处理步骤，所述采集数据的模型化处理步骤包括如下两种方式：

S202、FCM聚类过程计算，按照FCM聚类过程方法计算，得出传统方法的入侵数、攻击类型数和分类攻击数；

S203、智能化计算，采用基于智能化的FCM聚类过程方法进行计算，得出新型智能算法方法的入侵数、攻击类型数和分类攻击数；

（2）指标评价分析步骤，分析指标包括检测率和检测度，其中，

检测率Dr（detection rate）：Dr=n_i/N_i，其中n_i表示第i个数据集中被正确检测到的某一类攻击数据量，N_i表示第i个数据集中该类攻击数据总量；

检测度：Du=m_i/M_i-F_i/S_i，其中m_i表示第i个数据集中被正确检测到的入侵数据量，m_i表示第i个数据集中包含的入侵数据总量，F_i表示第i个数据集中被错误划分成入侵数据的正常数据数量，S_i表示第i个数据集中包含的正常数据总量；

（3）得出结论步骤：得到入侵数、入侵数据的检测率和检测度。

2.根据权利要求1所述的一种局域网内网入侵的智能检测方法，其特征在于，步骤S202FCM聚类过程计算的具体方法为：

S301，数据采集步骤的数据集中聚类数目C，模糊加权指数m，迭代终止误差ε，最大迭代次数T，随机初始化各类中心点V，t=1；

步骤S302，计算隶属度矩阵、目标函数J和各类数据集新的中心点；

步骤S303，计算两代的目标函数差值是否在精度范围ε；

步骤S304，输出中心点V和目标函数J。

3.根据权利要求1所述的一种局域网内网入侵的智能检测方法，其特征在于，步骤S203智能化计算的具体方法为：

步骤S401，数据采集步骤的数据集中类数目C，群体规模，差分进化初始参数；

步骤S402，进化代数计数器t=0，将样本大小为n的数据集划分为w个子集，计算FCM算法的聚类中心，得到初始种群；

步骤S403，计算目标函数，进行适应度评价；

步骤S404，通过选择、交叉、变异的方法差分进化操作，计算得到种群规模、进化代数、交叉概率、变异概率；

步骤S405，是否达到设计的进化代数，如果否，则执行S406，如果是则执行S407；

步骤S406，继续通过选择、交叉、变异的方法差分进化操作，计算得到种群规模、进化代数、交叉概率、变异概率，执行S405；

步骤S407，返回当前种群中适应度最大的个体，应用FCM聚类过程计算隶属度矩阵，计算目标函数，输出结果V，J。