【摘 要】
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针对计算机网络中的安全性问题,提出一种基于粗糙集和简化粒子群优化(SPSO)的网络入侵检测方案.首先,利用粗糙集理论从入侵数据集中提取出分类效果较好的简约特征集.然后,利
【机 构】
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江苏联合职业技术学院 南京工程分院 信息中心,南京,211135
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针对计算机网络中的安全性问题,提出一种基于粗糙集和简化粒子群优化(SPSO)的网络入侵检测方案.首先,利用粗糙集理论从入侵数据集中提取出分类效果较好的简约特征集.然后,利用训练数据训练BP神经网络分类器,并利用改进后的SPSO优化神经网络的权值和阈值参数.最后,以提取的特征为输入,利用优化后的BP神经网络进行网络入侵分类.在DARPA数据集上进行实验,结果表明该方案能够精确的检测U2R、R2L、DoS和PRB类网络攻击,整体分类准确率达到了87％.
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