本文選題：網(wǎng)絡(luò)攻擊　切入點：關(guān)聯(lián)決策　出處：《科技通報》2013年02期

【摘要】：提出了一種基于模擬區(qū)域劃分自學(xué)習(xí)的P2P-Grid入侵檢測算法,通過對得到人各種多源入侵特征建立一個小區(qū)間,在區(qū)間內(nèi)運用模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則的自學(xué)習(xí)方法,對其進(jìn)行檢測,由于區(qū)域內(nèi)的特征類似,因此特征的特點更為突出。實驗表明,該方法保證了P2P-Grid模型的安全,取得了滿意的結(jié)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.
【作者單位】： 百色學(xué)院數(shù)學(xué)與計算機(jī)信息工程系;
【基金】：2010年國家自然科學(xué)基金項目(61063046)
【分類號】：TP393.08

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1723985