基于粗糙集和SPSO的网络入侵检测方案

朱亚东

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基于粗糙集和SPSO的网络入侵检测方案

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针对计算机网络中的安全性问题,提出一种基于粗糙集和简化粒子群优化（SPSO）的网络入侵检测方案。首先,利用粗糙集理论从入侵数据集中提取出分类效果较好的简约特征集。然后,利用训练数据训练BP神经网络分类器,并利用改进后的SPSO优化神经网络的权值和阈值参数。最后,以提取的特征为输入,利用优化后的BP神经网络进行网络入侵分类。在DARPA数据集上进行实验,结果表明该方案能够精确的检测U2R、R2L、DoS和PRB类网络攻击,整体分类准确率达到了87%。

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来源
《控制工程》 |2018年第11期|2097-2101|共5页
作者
朱亚东;
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作者单位

江苏联合职业技术学院南京工程分院信息中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
网络入侵检测; 粗糙集理论; 简化粒子群优化; BP神经网络;

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