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改进麻雀搜索优化的深度极限学习机:高效入侵检测策略
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更新于2024-06-28
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本文主要探讨的是"基于麻雀搜索优化深度极限学习机的入侵检测方法"这一主题,针对网络安全领域日益增长的威胁,尤其是浅层机器学习方法在处理复杂网络攻击时面临的挑战。传统的神经网络如BP算法虽然有良好的性能,但训练过程繁琐且受制于收敛速度,而极限学习机(ELM)因其无须反向传播、易于实现和较强的泛化能力,在数据分类和能耗预测等领域表现出色。然而,ELM的初始参数随机性和陷入局部最优问题限制了其进一步优化。 为了克服这些局限性,作者引入了改进的麻雀搜索算法(RSSA),将它应用于深度极限学习机(DELM)。深度ELM是一种多层结构,通过增加隐藏层和非线性激活函数,能够处理更复杂的特征表示。RSSA-DELM旨在通过优化隐藏层神经元的数量(Lk)、权重参数W以及隐藏节点与输出节点之间的权值矩阵β,提高入侵检测的准确性。 与传统的深度学习模型相比,RSSA-DELM的优势在于其局部搜索能力强、精度高,能够在NSL-KDD等常用的数据集上展现更好的检测性能。特别是在对抗各种类型的网络攻击时,RSSA-DELM显示出较高的检测率,证明了其在实际应用中的有效性。这种方法避免了深度神经网络训练过程中的迭代问题,提高了模型的稳定性和效率,对于提升网络安全系统的实时响应能力和准确性具有重要意义。 总结来说,本文的核心内容是结合麻雀搜索优化策略,改进深度极限学习机在入侵检测领域的应用,通过实证分析展示了这种优化后的模型在对抗现代网络安全威胁时的优势,为提高网络安全防护水平提供了新的思路和技术支持。
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采用随机游走策略对最优麻雀进行扰动,提高其搜索能力,对麻雀的全局适应度值和最优
位置进行更新.
(6) 若满足迭代条件,则退出循环,输出最优网络参数,执行步骤(7),否则重复执行
步骤(5).
(7) 将输出的最佳网络参数初始化 DELM,将测试集输入到 RSSA-DELM 模型中,得
到分类结果.
3.2 改进的麻雀优化算法(RSSA)
3.2.1 发现者和警戒者更新位置公式改进
在标准 SSA 中,由公式(4)可知,当 R
2
≥ST 时,麻雀发现了天敌,麻雀发现者按照正
态分布的趋势随机移动到当前位置,其值收敛于最优位置;当 R
2
<ST 时,随着迭代次数
的增加,麻雀发现者的每一维都在变小且其值收敛于 0.由此可知,在更新迭代开始时就会
出现收敛于 0 和向当前最优位置靠近的趋势,容易造成麻雀搜索算法出现过于早熟现象以
及陷入局部最优的后果.因此,本文对麻雀发现者的位置更新公式进行改进,改进后的麻雀
发现者位置更新公式如下:
Xt+1i,j={Xti,j⋅(1+Q),R2<STXti,j+Q⋅L,R2⩾STXi,jt+1={Xi,jt⋅(1+Q),R2<STXi,jt+Q⋅L,R2⩾ST
(7)
当 R
2
<ST 时,将一个均值和方差均为 1 的正态分布随机数(1+Q)乘以麻雀发现者当前
的位置,进而改善原算法中向原点靠近从而造成局部最优的缺陷,拓展了麻雀的搜索范
围,提高其搜索能力.
由公式(6)可知,如果处于警戒状态的麻雀位于当前最优位置时,那么他将会转移到自
身附近的位置;如果麻雀位置不是最优位置时,那么他将转移到最优位置附近,其值收敛
于最优位置.由此可知,麻雀警戒者有着向当前最优位置靠近的趋势,容易造成算法出现早
熟和陷入局部最优的结果.因此,本文对警戒者位置更新公式进行改进,改进后警戒者的位
置公式如下:
Xt+1i,j={Xtbest +γ∣∣Xti,j−Xtbest ∣∣,fi>fgXti,j+γ∣∣Xworst −Xtbest ∣∣,fi=fgXi,jt+1={Xbest t+γ|Xi,jt−Xbest t|,fi>fgXi,jt+γ|Xworst −Xbest t|,fi=fg
(8)
如果警戒者麻雀位于最优位置,那么他会转移到最优位置和最差位置之间;如果麻雀
位置不是最优位置时,那么他将会转移到自己和最优麻雀之间的任何随机位置.其中 γ 是一
个随机数,满足均值为 0、方差为 1 的正态分布,改善了原算法中向最优位置靠近从而造
成局部最优的缺陷.
因此,本文在对麻雀发现者和警戒者位置更新公式的改进中:(1)去除了麻雀向原点收
敛的操作;(2)减少了麻雀向最优位置的跳跃改向最优位置移动,降低了 SSA 算法出现早熟
收敛,陷入局部最优的风险,增强全局搜索能力,进一步提高精确度.
3.3 随机游走策略
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