基于层次决策表增量学习算法的网络入侵检测

摘要：

针对网络入侵检测系统面临的检测规则更新问题,提出一种解决方法,用粗糙集层次决策表表示系统的入侵检测规则,利用其增量学习算法完成新规则的学习.仿真实验结果表明,与仅用决策表规则的系统相比,使用层次决策表表示规则的系统所用的训练时间更短,漏报率低,对于Probe和R2L&U2R入侵具有更好的检测效果.

关键词：网络入侵检测、粗糙集、决策表、规则更新、增量学习算法

所属期刊栏目：36

分类号：N945(系统科学)

在线出版日期：2010-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：173-175,181