基于物联网的智慧校园网络入侵远程检测研究

摘要

由于传统防护手段安全系数低,且误报率和漏报率高,无法在攻击发生前制止,因此提出基于物联网的智慧校园网络入侵远程检测研究。通过主成分分析法,明确数据特征取值范围,判定主成分的顺序,得出不同数据成分之间的方差贡献量,作为输入值。同时通过遗传算法优化神经网络节点权值及阈值,降低实际输出与期望输出间差异,并加快学习速度,通过网络构建出非线性映射关系,完成网络入侵远程监测。仿真实验结果表明,所提算法具有学习速度快、检测正确率高、漏报率与误报率低的优势,是一种高效、实时性能好的网络入侵检测方法。