4
0
2025-05-16
【源自趙宏鑫動(dòng)態(tài)】
題目：基于分層混合灰狼算法和輕量級(jí)Transformer的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)
作者：張翼英，趙宏鑫等
會(huì)議：AEMCSE 2025
摘要：傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)算法在處理高維特征時(shí)存在效率低、檢測(cè)速度慢、對(duì)抗魯棒性弱等問(wèn)題。本研究提出一種分層混合灰狼優(yōu)化（H2GWO）與輕量級(jí)Transformer相結(jié)合的協(xié)同檢測(cè)模型。H2GWO算法在標(biāo)準(zhǔn)GWO基礎(chǔ)上，融合模擬退火（SA）和差分進(jìn)化（DE）算法，引入溫度自適應(yīng)機(jī)制和動(dòng)態(tài)變異策略，提升全局搜索能力和局部收斂速度。輕量級(jí)Transformer架構(gòu)采用動(dòng)態(tài)注意力機(jī)制剪枝降低計(jì)算復(fù)雜度，并結(jié)合卷積時(shí)間窗減少模型參數(shù)，提升檢測(cè)精度。特征選擇、模型優(yōu)化和對(duì)抗防御機(jī)制共同優(yōu)化性能。在CIC-IDS2017數(shù)據(jù)集上的測(cè)試表明，H2GWO算法的檢測(cè)精度達(dá)到94.4%，F(xiàn)1得分達(dá)到0.95，且對(duì)對(duì)抗樣本攻擊具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性，為物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測(cè)提供了一種有效的解決方案。
