基于麻雀搜索算法的工业互联网入侵检测方法

作者：罗俊星; 陈志翔^*

来源：重庆科技学院学报(自然科学版), 2022, 24(04): 51-102.

DOI：10.19406/j.cnki.cqkjxyxbzkb.2022.04.023

• 麻雀搜索算法
• 工业互联网
• 入侵检测
• KELM

针对核极限学习机(KELM)在工业互联网入侵检测中精度不理想、算法易早熟等问题，提出了一种基于麻雀搜索算法的工业互联网入侵检测方法，通过Logistic混沌映射初始化麻雀种群，在加入者更新位置时运用Levy飞行策略优化KELM参数。基于KDD CUP 99的10%数据集的仿真实验结果表明，LSSA-KELM算法在准确率、误报率、漏报率等方面均有所提升，适合用于工业互联网入侵检测。

• 单位
  漳州职业技术学院; 闽南师范大学