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基于文化算法的层次属性约减入侵检测模型
作者: 申元   高岭   高妮   王帆   来源: 计算机工程 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 遗传算法   入侵检测   层次属性约减   文化算法   粗糙集  
描述: 为有针对性地区分入侵攻击类别,提高入侵检测系统(IDS)整体的分类准确率,提出一种层次属性约减模型。该模型采用文化算法的双层进化思想,结合粗糙集和遗传算法进行属性约减。对数据进行预处理并分层划分子空间,形成决策子表规则集fD。运用文化算法在信念空间进行知识更新,并将层次评价知识库的进化数据传入种群空间。在种群空间利用粗糙集和遗传算法进行进化和约减,得到各层的优选属性集fopt,设计出层次Bayes分类器验证模型性能。实验结果表明,该模型可将属性约减前的Bayes分类正确率提高至98.21%,并能较好地识别出流量特征不明显的R2L,U2R类别的入侵攻击。
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