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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第三十研究所
摘要：本发明公开了一种基于狼群狩猎算法的钓鱼攻击检测方法，涉及钓鱼攻击检测领域，包括：步骤S1：将采集的数据经过特征扩充，得到新的初步特征集合；步骤S2：基于狼群狩猎算法进行特征选择，筛选出最优特征；步骤S3：基于二进制数据特征进行多分类器集群训练，得到集群分类器；步骤S4：基于集群分类器，进行网络数据检测；本发明，在保证样本数量不变的情况下，提出新的特征扩充方法和特征选择算法对数据降维，增加训练效率，提高分类精度，此外还将所有的特征都转换为二进制，进一步的提高了运算效率。
主权项：1.一种基于狼群狩猎算法的钓鱼攻击检测方法，其特征在于，包括：步骤S1：将采集的数据经过特征扩充，得到新的初步特征集合；步骤S2：基于狼群狩猎算法进行特征选择，筛选出最优特征；步骤S3：基于二进制数据特征进行多分类器集群训练，得到集群分类器；步骤S4：基于集群分类器，进行网络数据检测；所述步骤S2，包括：步骤S21：调整狼群狩猎算法的参数；步骤S22：随机产生一个解集作为初始狼群；步骤S23：确认初始狼群中最好的狼和最差的狼，并给最好的狼分配1的权重，给最差的狼分配0的权重；步骤S24：计算得到每个解的评估及其相关权重；步骤S25：根据搜索算法，搜索候选狼；步骤S26：计算得到每只狼周围的最佳狩猎的狼；步骤S27：计算经过二进制转化后的特征；步骤S28：判断迭代次数是否达到最大值；若未达到最大值，则重复步骤S21-步骤S28，直至达到最大值；达到最大值后，得到的二进制特征集即为最优特征集；所述步骤S24，包括： 其中：表示初始狼群中最好的狼的权重；表示初始狼群中最坏的狼的权重；表示权重的生成系数；表示这一只狼在种群中的适应度；表示这一只狼在种群中的自适应性权重；所述步骤S25，包括： 其中：表示狼的新位置；表示狼的当前位置；表示狼群搜索半径；表示迭代次数的最大值；所述步骤S26，包括： 其中：是狼群的当前位置，其攻击或包围最优解的新位置是；狼的最优位置是；是多分类器具体数量的一个中间值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司第三十研究所 一种基于狼群狩猎算法的钓鱼攻击检测方法
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