基于粗糙集的公共网络入侵检测方法研究

摘要：

传统方法在对公共网络入侵数据检测时存在冗余度高、维数大、精确度差等问题。为了提高公共网络安全防护的实时性和有效性，提出一种基于优化粗糙集理论的公共网络检测方法。针对有入侵风险的数据进行检测和筛选，在粗糙集（RS）概念基础上对其精度进行优化，减少信息的丢失，运用MDLP运算准则完成对数据的离散化处理，使用遗传算法进行数据约简，导出数据分类规则并识别出入侵数据。仿真试验结果表明，所提出的入侵数据检测方法，在入侵检测率和误差率方面传统算法更为有效。

关键词：网络入侵数据检测、离散化处理、遗传算法、数据约简

所属期刊栏目：40

分类号：TN711-34;TP393(基本电子电路)

资助基金：国家自然科学基金11601304；河南省教育技术装备和实践教育研究课题GZS134

在线出版日期：2017-03-17（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：28-31