基于邻域粗糙集的入侵检测

被引：14

作者：

王文莉

侯丽敏

机构：

[1] 郑州铁路职业技术学院信息工程系

来源：

传感器与微系统 | 2010年 / 29卷 / 06期

关键词：

网络安全; 入侵检测; 数据挖掘; 粗糙集; 邻域;

D O I：

10.13873/j.1000-97872010.06.019

中图分类号：

TP393.08 [];

学科分类号：

0839 ; 1402 ;

摘要：

针对入侵检测系统存在的高漏报率和误报率,提出了一种基于邻域粗糙集的入侵检测方法。该方法在粗糙集理论的基础上引入邻域概念,这样便无需对数据进行离散化处理,可以减少信息损失。实验结果表明:该方法可选择出更为重要的属性组合,从而获得较高的检测率和较低的漏报率与误报率。

引用

页码：36 / 38+41 +41

页数：4

共 13 条

[1] 攻击特征自动提取技术综述 [J].

唐勇 ;

卢锡城 ;

王勇军 .

通信学报, 2009, 30 (02) :96-105

[2] 入侵检测系统研究进展 [J].

林果园 ;

黄皓 ;

张永平 .

计算机科学, 2008, (02) :69-74

[3] 基于粗糙集-支持向量机理论的过滤误报警方法 [J].

肖云 ;

韩崇昭 ;

郑庆华 ;

赵婷 .

电子与信息学报, 2007, (12) :3011-3014

[4] 基于粗糙集理论的网络型入侵检测系统 [J].

张红梅 ;

王勇 ;

王行愚 .

计算机工程, 2006, (19) :29-30+33

[5] 基于粗糙集关联规则挖掘的入侵检测研究 [J].

马洪江 .

计算机科学, 2006, (09) :81-82

[6] 一种基于粗糙集属性约简的支持向量异常入侵检测方法 [J].

张义荣 ;

鲜明 ;

肖顺平 ;

王国玉 .

计算机科学, 2006, (06) :64-68

[7] 入侵检测技术研究综述 [J].

卿斯汉 ;

蒋建春 ;

马恒太 ;

文伟平 ;

刘雪飞 .

通信学报 , 2004, (07) :19-29

[8] 基于粗糙集理论的入侵检测新方法 [J].

蔡忠闽 ;

管晓宏 ;

邵萍 ;

彭勤科 ;

孙国基 .

计算机学报, 2003, (03) :361-366

[9] Intrusion detection using rough set classification [J].

张连华 ;

张冠华 ;

郁郎 ;

张洁 ;

白英彩 .

Journal of Zhejiang University Science, 2004, (09) :70-80

[10]

Neighborhood operator systems and approximations[J] . Wei-Zhi Wu,Wen-Xiu Zhang.Information Sciences . 2002 (1)

← 1 2 →