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随着恶意入侵计算机现象的日益严重,准确检测入侵的需求应运而生。虽然基于专家系统的入侵检测方法检测准确度很高,但专家知识的获取和规则的动态更新是两大难点,该文提出将第一级认知系统(CS-1)应用于基于专家系统的入侵检测。CS-1采用桶队算法解决了规则评价和规则竞争问题,利用遗传算法不仅会除了降低检测效率的规则,而且取代由遗传算法生成的更强的规则子集。文中对专家系统规则到CS-1分类器的转换及分类器的检测方法进行了实例说明,实验结果体现了该方法的有效性和检测的高效性。