一种基于粗糙集与免疫进化的网络入侵检测方法

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入侵检测系统是指能够自动识别计算机系统内的入侵行为的系统,它可以检测出非授权使用、误用和恶意攻击等异常行为模式。入侵检测领域中的数据记录具有数据量大、属性繁多的特点,从分类角度来讲,在诸多属性中定存在有冗余属性,从而使属性约简成为一种可能,也即为了使分类的效率和分类正确率更高,进行属性的约简操作就成为一个必要的步骤。因此,本文提出了基于粗糙集理论与免疫进化的入侵检测算法,该算法先对数据的属性域进行属性约简,并将约简属性中的记录项离散化,然后形成决策表,再根据决策表对数据集合kddcup99进行仿真试验,理论分析和试验结果表明,该算法是可行和有效的,最终取得了比较好的效果。
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