本文選題：變精度粗糙集 + 概率粗糙集��； 參考：《湖南科技大學學報(自然科學版)》2016年02期

【摘要】：為應(yīng)對層出不窮的新型網(wǎng)絡(luò)入侵,提高對未知惡意行為的檢測正確率,運用粗糙集理論對入侵檢測問題進行建模.先用概率粗糙集建立入侵檢測模型PRS-IDM,在此基礎(chǔ)上生成基于變精度粗糙集的檢測模型VRS-IDM和其中的閾值參數(shù)β.在VRS-IDM模型基礎(chǔ)上對檢測訓練集數(shù)據(jù)進行約簡并構(gòu)造檢測規(guī)則.模擬檢測實驗的結(jié)果證明本方法具有良好的檢測正確率,同時能有效應(yīng)付未知的潛在入侵行為.
[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.
【作者單位】： 南京工程學院計算機學院;東南大學計算機網(wǎng)絡(luò)和信息集成教育部重點實驗室;南京鐵道職業(yè)技術(shù)學院信息中心;
【基金】：南京工程學院引進人才科研啟動基金(272340726101101) 國家自然科學基金資助項目(61373139)
【分類號】：TP18;TP393.08

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本文編號：2111391