

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊手段的日益復(fù)雜化、多樣化和自動化,傳統(tǒng)的入侵檢測系統(tǒng)(IDS)已不能滿足安全需求。為了對付目前越來越頻繁出現(xiàn)的分布式、多目標(biāo)、多階段的組合式網(wǎng)絡(luò)攻擊和黑客行為,降低漏報率和縮短檢測時間,把先進的機器學(xué)習(xí)方法引入到IDS中來已成為一種共識。近幾年來成為機器學(xué)習(xí)研究熱點的粗糙集理論,提供了一套比較完備的從樣本數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律的系統(tǒng)方法。同其它機器學(xué)習(xí)的方法相比,將粗糙集理論應(yīng)用于入侵檢測方法中優(yōu)勢主要在于提取出的規(guī)則易于理解、檢測
2、速度快等。
屬性約簡是粗糙集理論的核心內(nèi)容,求解粗糙集最小約簡已經(jīng)被證明是NP-hard問題。遺傳算法是一種非常有效的全局搜索方法,它能有效的求解NP-hard問題,將遺傳算法應(yīng)用于屬性約簡中是一種非常高效的方法。
本文建立了基于粗糙集理論的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型,將基于斷點重要性的貪心算法應(yīng)用于本模型的離散化中,將加入了修正算子的遺傳算法應(yīng)用于屬性約簡中,修正算子能夠避免遺傳算法陷入局部最優(yōu)解,從而保證屬性約簡后
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于遺傳算法的粗糙集屬性約簡方法研究.pdf
- 基于遺傳算法的粗糙集屬性約簡研究.pdf
- 基于粗糙集屬性約簡和加權(quán)SVM的入侵檢測方法研究.pdf
- 基于遺傳粒子群算法和粗糙集的屬性約簡算法研究.pdf
- 基于MapReduce和遺傳算法的粗糙集屬性約簡研究.pdf
- 基于粗糙集的入侵檢測方法研究.pdf
- 基于粗糙集的屬性約簡和決策規(guī)則約簡算法.pdf
- 基于粗糙集和增量SVM的入侵檢測方法研究.pdf
- 粗糙集與模糊粗糙集屬性約簡算法研究.pdf
- 基于粒子群算法的粗糙集屬性約簡方法研究.pdf
- 粗糙集屬性約簡算法研究.pdf
- 基于粗糙集屬性約簡算法的研究.pdf
- 基于智能優(yōu)化算法的粗糙集屬性約簡方法研究.pdf
- 基于粗糙集理論的約簡方法研究.pdf
- 基于粗糙集理論的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法.pdf
- 基于粗糙集理論的知識約簡算法研究.pdf
- 粗糙集并行約簡算法研究.pdf
- 基于粗糙集的屬性約簡方法研究.pdf
- 基于粗糙集的值約簡方法研究.pdf
- 基于粗糙集與Apriori CRS算法的入侵檢測方法的研究.pdf
評論
0/150
提交評論