【摘 要】
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提出一个新的入侵检测方法CLOUDDEC,利用云模型和决策树,结合遗传算法生成入侵检测规则。克服了传统决策树分类只能针对离散数据的缺陷,采用入侵检测数据集KDDCUP’99连续型
【机 构】
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山西大学商务学院信息学院; 中北大学软件学院;
【基金项目】
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山西省自然科学基金(201601D011042)
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提出一个新的入侵检测方法CLOUDDEC,利用云模型和决策树,结合遗传算法生成入侵检测规则。克服了传统决策树分类只能针对离散数据的缺陷,采用入侵检测数据集KDDCUP’99连续型数据进行验证。引入了云模型,将数据集的连续属性离散化,利用遗传算法,引入一个加权选择概率函数,用于进化决策树,使得决策树分类模型能够准确检测主要类型和罕见类型的系统攻击。CLOUDDEC方法与其他分类方法在KDDCUP 99入侵检测数据集上进行比较。通过不同的分类度量,结果显示CLOUDDEC优于其它方法。
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