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2025-05-16 14:45:14
2025-05-16
題目：基于分層混合灰狼算法和輕量級Transformer的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測
作者：張翼英，趙宏鑫等
會議：AEMCSE 2025
摘要：傳統(tǒng)的入侵檢測算法在處理高維特征時存在效率低、檢測速度慢、對抗魯棒性弱等問題。本研究提出一種分層混合灰狼優(yōu)化（H2GWO）與輕量級Transformer相結(jié)合的協(xié)同檢測模型。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)機制和動態(tài)變異策略，提升全局搜索能力和局部收斂速度。輕量級Transformer架構(gòu)采用動態(tài)注意力機制剪枝降低計算復(fù)雜度，并結(jié)合卷積時間窗減少模型參數(shù)，提升檢測精度。特征選擇、模型優(yōu)化和對抗防御機制共同優(yōu)化性能。在CIC-IDS2017數(shù)據(jù)集上的測試表明，H2GWO算法的檢測精度達(dá)到94.4%，F(xiàn)1得分達(dá)到0.95，且對對抗樣本攻擊具有較強的穩(wěn)定性，為物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測提供了一種有效的解決方案。
