基于粗糙集模型的入侵检测算法研究

发布时间：2018-07-10 00:56

  本文选题：变精度粗糙集 + 概率粗糙集　； 参考：《湖南科技大学学报(自然科学版)》2016年02期

【摘要】：为应对层出不穷的新型网络入侵,提高对未知恶意行为的检测正确率,运用粗糙集理论对入侵检测问题进行建模.先用概率粗糙集建立入侵检测模型PRS-IDM,在此基础上生成基于变精度粗糙集的检测模型VRS-IDM和其中的阈值参数β.在VRS-IDM模型基础上对检测训练集数据进行约简并构造检测规则.模拟检测实验的结果证明本方法具有良好的检测正确率,同时能有效应付未知的潜在入侵行为.
[Abstract]:In order to deal with the emerging new network intrusion and improve the detection accuracy of unknown malicious behavior, rough set theory is used to model the intrusion detection problem. Firstly, the intrusion detection model PRS-IDM is established by using probabilistic rough set, and then VRS-IDM and threshold parameter 尾 are generated based on variable precision rough set. Based on the VRS-IDM model, the detection rules are constructed by reducing the data of the training set. The simulation results show that this method has a good accuracy and can effectively deal with unknown potential intrusion behavior.
【作者单位】： 南京工程学院计算机学院;东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室;南京铁道职业技术学院信息中心;
【基金】：南京工程学院引进人才科研启动基金(272340726101101) 国家自然科学基金资助项目(61373139)
【分类号】：TP18;TP393.08

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本文编号：2111391