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针对基于机器学习网络入侵检测存在的未知攻击检测率低、规则多而复杂导致检测效率不高等问题，提出了基于约束的基因表达式编程（GEP）规则提取算法（CGREA）。用GEP模式表示入侵检测规则，定义了约束文法对规则个体进行约束，以满足规则的充分性和封闭性。CGREA算法限定GEP规则基因头部各类符号的随机选择数目比例，并采用精英策略以保证算法收敛性。用KDDCUP’99数据集对CGREA算法提取的入侵检测规则进行评估，总攻击检测率为91．36％，其中有3种未知攻击的检测率超过88％。结果表明，CGREA算法能在较