本文選題：入侵檢測 + 文化算法��； 參考：《計算機(jī)工程》2017年07期

【摘要】：為有針對性地區(qū)分入侵攻擊類別,提高入侵檢測系統(tǒng)(IDS)整體的分類準(zhǔn)確率,提出一種層次屬性約減模型。該模型采用文化算法的雙層進(jìn)化思想,結(jié)合粗糙集和遺傳算法進(jìn)行屬性約減。對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并分層劃分子空間,形成決策子表規(guī)則集f_D。運用文化算法在信念空間進(jìn)行知識更新,并將層次評價知識庫的進(jìn)化數(shù)據(jù)傳入種群空間。在種群空間利用粗糙集和遺傳算法進(jìn)行進(jìn)化和約減,得到各層的優(yōu)選屬性集f_(opt),設(shè)計出層次Bayes分類器驗證模型性能。實驗結(jié)果表明,該模型可將屬性約減前的Bayes分類正確率提高至98.21%,并能較好地識別出流量特征不明顯的R2L,U2R類別的入侵攻擊。
[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.
【作者單位】： 西北大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61373176,61572401) 陜西省重大科技創(chuàng)新專項資金項目(2012ZKC05-2)
【分類號】：TP18;TP393.08

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本文編號：1939998