基于文化算法的层次属性约减入侵检测模型

发布时间：2018-05-27 02:19

  本文选题：入侵检测 + 文化算法　； 参考：《计算机工程》2017年07期

【摘要】：为有针对性地区分入侵攻击类别,提高入侵检测系统(IDS)整体的分类准确率,提出一种层次属性约减模型。该模型采用文化算法的双层进化思想,结合粗糙集和遗传算法进行属性约减。对数据进行预处理并分层划分子空间,形成决策子表规则集f_D。运用文化算法在信念空间进行知识更新,并将层次评价知识库的进化数据传入种群空间。在种群空间利用粗糙集和遗传算法进行进化和约减,得到各层的优选属性集f_(opt),设计出层次Bayes分类器验证模型性能。实验结果表明,该模型可将属性约减前的Bayes分类正确率提高至98.21%,并能较好地识别出流量特征不明显的R2L,U2R类别的入侵攻击。
[Abstract]:A hierarchical attribute reduction model is proposed to classify intrusion attacks and improve the classification accuracy of intrusion detection system (IDS) as a whole. The model adopts the idea of double level evolution of cultural algorithm and combines rough set and genetic algorithm to reduce attributes. Preprocessing the data and dividing the subspace into subspaces to form the decision subtable rule set fD. Cultural algorithm is used to update knowledge in belief space, and the evolutionary data of hierarchical evaluation knowledge base is introduced into population space. In population space, rough set and genetic algorithm are used for evolution and reduction, and the optimal selection attribute set of each layer is obtained. A hierarchical Bayes classifier is designed to verify the performance of the model. The experimental results show that this model can improve the accuracy of Bayes classification before attribute reduction to 98.21, and can better identify the intrusion attacks of R2LU2R class which have not obvious traffic characteristics.
【作者单位】： 西北大学信息科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61373176,61572401) 陕西省重大科技创新专项资金项目(2012ZKC05-2)
【分类号】：TP18;TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1939998