基于组合智能的网络入侵检测模型

摘要：

提出了一种基于组合智能的入侵检测模型,入侵检测中存在的主要问题是数据特征属性多,以及存在不完整数据问题.如果一个实际的入侵检测系统不对数据进行处理,则无法准确地检测到入侵行为.为解决这个问题,本文利用组合智能方法,通过对数据特征属性的约简,将输入信息模糊化和数据本身的训练和学习,能够解决入侵检测中存在的问题,该模型有较好的数据处理能力,实验结果表明引入组合智能后的入侵检测效率大大提高.

关键词：入侵检测、组合智能、组合集成

所属期刊栏目：26

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

资助基金：基金申请人:蔡乐才;项目名称:基于安全应用的智能多模式行为识别系统研究;基金颁发部门:四川省科技厅支撑计划项目2008FZ01091

在线出版日期：2014-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：89-90,97