【摘 要】
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入侵检测技术是一种动态安全防护技术,能够有效弥补传统静态防御技术的不足。将粗糙集(RS)和模糊支持向量机(FSVM)同时应用于入侵检测,可以有效提高检测性能。RS能有效地分析
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入侵检测技术是一种动态安全防护技术,能够有效弥补传统静态防御技术的不足。将粗糙集(RS)和模糊支持向量机(FSVM)同时应用于入侵检测,可以有效提高检测性能。RS能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种不完备信息,并从中发现隐含的信息；FSVM(?)(?)有效的解决小样本、高维数、非线性、过学习和局部最优解等难题。结合两者的优点,建立起一个“时间短,精度高”的算法模型,这正是本论文所做的工作关键。本文在研究入侵检测系统,粗糙集理论以及模糊支持向量机的基础上,做了以下工作和创新：1、提出了基于RS和FSVM的入侵检测模型,模型首先使用RS对所有数据进行属性约简,根据决策属性对数据进行第一次分类,该步骤可以删除数据的大量冗余特征,提高下一步FSVM的分类运算速度；然后把RS分类出的合法数据送入FSVM进行第二次分类。两次分类能够有效提高模型的检测精度。2、引入了属性重要度加权和的定义,该定义结合了信息熵约简算法和属性依赖度约简算法各自所计算出的属性重要度的特点,有效的克服了属性重要度的不完备性,能够更加准确的获取属性重要度。3、结合基于加权和的属性重要度及基于类中心距离的模糊隶属度构造方法,提出了基于属性相关性的模糊隶属度函数,解决了无法有效区分支持向量与噪声孤立点的问题。
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