基于粗糙集的公共网络入侵检测方法研究

发布时间：2018-11-12 06:38

【摘要】：传统方法在对公共网络入侵数据检测时存在冗余度高、维数大、精确度差等问题。为了提高公共网络安全防护的实时性和有效性,提出一种基于优化粗糙集理论的公共网络检测方法。针对有入侵风险的数据进行检测和筛选,在粗糙集(RS)概念基础上对其精度进行优化,减少信息的丢失,运用MDLP运算准则完成对数据的离散化处理,使用遗传算法进行数据约简,导出数据分类规则并识别出入侵数据。仿真试验结果表明,所提出的入侵数据检测方法,在入侵检测率和误差率方面传统算法更为有效。
[Abstract]:The traditional method has some problems such as high redundancy, large dimension and poor accuracy in intrusion detection of public network. In order to improve the real-time and effectiveness of public network security protection, a public network detection method based on optimal rough set theory is proposed. Based on the concept of rough set (RS), the precision of intrusion risk data is optimized to reduce the loss of information, and the discretization of data is accomplished by using MDLP operation criterion. Genetic algorithm is used for data reduction, data classification rules are derived and intrusion data are recognized. Simulation results show that the proposed intrusion data detection method is more effective in intrusion detection rate and error rate.
【作者单位】： 商丘工学院基础教学部;
【基金】：国家自然科学基金(11601304) 河南省教育技术装备和实践教育研究课题(GZS134)
【分类号】：TP393.08

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本文编号：2326327