遗传模糊系统结合迭代规则学习的网络入侵检测方案

马勇

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遗传模糊系统结合迭代规则学习的网络入侵检测方案

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针对计算机网络中安全性问题,提出一种遗传模糊系统结合迭代规则学习的网络入侵检测方案.首先,通过一种启发式过程来确定每个模糊if-then规则后件类和确定性分数.然后,利用遗传算法的交叉和变异操作来进化模糊系统的规则,形成遗传模糊系统.最后,利用迭代规则学习算法优化遗传模糊系统的规则库,获得最优模糊模型,实现入侵检测.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,具有很高的安全性.

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来源
《微型电脑应用》 |2016年第6期|25-28|共4页
作者
马勇;
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作者单位

四川工业职业技术学院;

电气信息工程系德阳;

618000;

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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; 遗传模糊系统; 迭代规则学习; 规则库优化;

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