基于变精度粗糙集的入侵检测技术研究

摘要：

随着网络攻击技术层出不穷,网络攻击方式呈现出多样性和隐蔽性的特征,网络入侵检测的漏报和误报频发.为了提高入侵检测的检测率、降低漏报率和误报率,利用变精度粗糙集挖掘数据之间潜在规律的特性,对测试数据集进行特征提取和属性约简,除去冗余信息降低属性维度,然后通过遗传算法进行分类和检测.实验测试表明该方法不仅可以提高检测率,并能较实时地检测其他类型的攻击.

关键词：入侵检测、变精度粗糙集、属性约简

所属期刊栏目：14

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省青年创新人才类项目2017KQNCX235

在线出版日期：2018-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：171-175,177