基于模拟区域划分自学习的P2P-Grid入侵检测算法

发布时间：2018-04-09 00:14

  本文选题：网络攻击　切入点：关联决策　出处：《科技通报》2013年02期

【摘要】：提出了一种基于模拟区域划分自学习的P2P-Grid入侵检测算法,通过对得到人各种多源入侵特征建立一个小区间,在区间内运用模糊关联规则的自学习方法,对其进行检测,由于区域内的特征类似,因此特征的特点更为突出。实验表明,该方法保证了P2P-Grid模型的安全,取得了满意的结果。
[Abstract]:In this paper, a P2P-Grid intrusion detection algorithm based on simulated region partition and self-learning is proposed. By establishing a small interval to obtain a variety of human multi-source intrusion features, a self-learning method of fuzzy association rules is used in the interval to detect the algorithm.Because the characteristics of the region are similar, the characteristics of the features are more prominent.Experiments show that this method can guarantee the safety of P2P-Grid model and obtain satisfactory results.
【作者单位】： 百色学院数学与计算机信息工程系;
【基金】：2010年国家自然科学基金项目(61063046)
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1723985