基于粗糙集和Online SVM的入侵检测规则提取

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对网络入侵规则的检测提出了一种基于粗糙集和Online-SVM结合的方法。针对网络连接记录特征属性高维的特点,采用粗糙集属性约简的方法压缩数据空间,在有用信息不受损失的前提下降低了数据处理的规模,在用Online SVM方法对数据进行训练时,摒弃传统方法需要高质量训练样本的假设,采用样本实时更新的方法对数据进行实时分类训练、检测。试验结果表明,该方法可以减小时间开销,并使规则提取具有实时性,符合现实工作的要求。
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