10.3969/j.issn.1000-3428.2012.07.032
一种基于HGA和数据挖掘的AMG模型
提出一种基于数据挖掘和混合遗传算法(HGA)的自适应模型生成(AMG)模型.采用改进的聚类算法,从网络和系统的行为记录中划分出正常/异常行为库,利用HGA从行为库中挖掘出入侵规则加入规则库中,通过混合检测模块进行检测.实验结果证明,该AMG模型能以更高的检测率、更低的误检率检测未知的网络入侵.
数据挖掘、入侵检测、混合遗传算法、自适应模型生成、聚类算法、信息增益
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TP309.2(计算技术、计算机技术)
福建省仿脑智能系统重点实验室开放课题基金资助项目BLISSOS2010103
2012-06-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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