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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 453 毫秒
1.
基于网络入侵检测的蜂群算法优化模式是一个用于网络入侵检测开发的专用编程接口.基于该编程接口,本文在Linux平台上设计和实现了一个复杂的入侵检测系统.基于网络入侵检测的蜂群算法与差分进化算法(DE)混合,采用双种群结构,两种独立进化,在适当的时候两种群之间进行信息交换,从而在维持种群多样性的同时加速进化过程.为了使初始种群尽可能均匀分布在搜索空间,采用了基于方向学习的策略来初始化种群,从仿真实验看提高种群解的质量.设计了一种简单入侵检测模式的描述语言,对入侵检测的特征数据库进行优化,对网络异常行为进行入侵检测.  相似文献   

2.
提出基于Rough集理论和人工免疫的入侵检测系统,通过Rough集理论对网络数据约简得到规则检测器,使用规则检测器设计了基于Rough集的反向选择算法,得到免疫检测器。利用免疫检测器和规则检测器,构造了基于Rough集和人工免疫的入侵检测算法。实验表明,该算法提高了基于人工免疫的入侵检测系统的效率。  相似文献   

3.
基于模糊关联规则挖掘的模糊入侵检测   总被引:6,自引:0,他引:6  
论文把模糊关联规则挖掘算法引入到网络的入侵检测,利用该算法从网络数据集中提取出具有较高可信性和完备性的模糊规则,并利用这些规则设计和实现用于入侵检测的模糊分类器。同时,针对模糊关联规则挖掘算法,利用K-means聚类算法建立属性的模糊集和模糊隶属函数,并提出了一种双置信度算法以增加模糊规则的有效性和完备性。最后,给出了详实的实验过程和结果,以此来验证提出的模糊入侵检测方法的有效性。  相似文献   

4.
入侵检测是一种通过实时监测目标系统来发现入侵攻击行为的安全技术,传统的入侵检测系统在有效性、适应性和可扩展性方面都存在着不足。为了使模糊聚类算法获得的聚类结果为全局最优解,改进了传统的模糊C-均值算法,并且在每个聚类的数据集上建立一棵属于该聚类的C4.5决策树,构造了一种新的综合检测算法来确定是否存在入侵。通过实验结果分析,该检测算法降低了误报率,提高了入侵检测的检测性能以及可靠性。  相似文献   

5.
基于规则的IDS中的CBR研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文在入侵检测系统(IDS)中引入基于案例的推(CBR)来降低基于规则的精确匹配所造成的漏报率,有效地检测由已知攻击变异成的攻击。描述了实现CBR的步骤;给出了由规则设计和构造案例库的启发式方法;分析了实现CBR的有关算法;最后给出在入侵检测系统Snort上扩充CBR功能的实验结果。  相似文献   

6.
基于人工免疫的网络入侵检测中疫苗算子的作用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
在以前研究工作的基础上,将包含疫苗算子、变异算子和其它算子的免疫算法与人工免疫中的负选择算法结合在一起,实现检测器种群的进化,目的是加快种群的亲和力成熟进程和提高网络入侵检测效率。详细地给出了疫苗自适应提取算法和疫苗算子算法,建立了基于免疫算法和负选择算法的模型及算法来实现网络入侵检测。分别设计了基于克隆选择算法的和基于免疫算法的网络入侵检测实验。实验结果表明,含有免疫算子的免疫算法加快了检测器种群亲和力成熟的进程,收敛速度更快,随着进化代数的增加检测率总体呈上升趋势。而基于克隆选择算法的网络入侵检测则出现了检测器种群亲和力成熟进程较慢,并随着进化代数的增加检测率呈现轻微退化和较长时间停滞不前的现象。  相似文献   

7.
对网络入侵规则的提取采用了一种基于ROUGH集和小生境GA结合的方法。该方法是利用粗糙集把原始数据进行处理,获得决策规则,并把这些决策规则作为小生境GA的初始种群,最后通过进化得到有较广覆盖范围和较高可信度的入侵检测规则集。  相似文献   

8.
针对入侵检测系统报警信息量大、琐碎和分散的问题,提出了一种基于不确定性知识发现的入侵报警关联方法。该方法的知识发现部分采用提出的不确定性序列模式发现算法—CWINEPI对报警数据进行序列模式发现,并将经过筛选后获得的入侵报警序列模式转化成入侵报警精简规则;再对入侵报警序列模式进行关联以获取攻击模式,并转化为入侵场景重建规则。入侵报警关联部分利用获取的入侵报警精简规则和入侵场景重建规则,以模式匹配方法构造报警关联引擎,对多个入侵检测系统上报的入侵报警进行关联。美国国防部高级研究计划局2000年入侵评测数据(DARPA2000)的报警数据验证了知识发现部分的良好性能;测试环境中的入侵报警的关联结果表明了该方法是高效、可行的。  相似文献   

9.
为了避免传统的人工免疫算法在属性约简时陷入局部最优解,提出了具有自适应特性的并行人工免疫算法,并且运用该算法进行粗糙集的变精度属性约简。该算法构造了趋同算子,异化算子和传优算子,利用“趋同”算子的分布性特点实现多个子种群的并行搜索,利用“异化”算子来交换种群之间优秀个体的信息,维持种群的多样性,利用“传优算子”把当前最优抗体分配到各个子群体当中,实现群体跨越式进化。在各个算子操作过程中,为了从准确度和覆盖度两方面来度量生成的规则集合的不确定性,引入了不确定量度HVPRS作为评价因子,并以此为依据,自动调整抗体的交叉概率和变异概率,使得算法不仅具有自适应的特性,而且所提取的规则集具有较高的覆盖能力和泛化能力。最后通过某发电厂发电机级故障诊断的实例,表明该算法获得的故障诊断规则集合具有较高准确度和覆盖度,满足了实际故障诊断中的要求。  相似文献   

10.
本文提出一种基于数据挖掘的入侵检测模型,其主要思想是利用数据挖掘的方法,从经预处理的包含网络连接信息的审计数据中提取能够区分正常和入侵的规则,并用来检测入侵行为.对Apriori算法中求频繁集时扫描数据库I/O负载惊人的问题提出了一种改进办法.为验证该算法的可行性,文章最后实现了该入侵检测模型的知识库中正常连接规则的挖掘.实验表明该模型能提取特征生成新规则,并证明了方法的可行性和有效性.  相似文献   

11.
基于粗糙集和遗传约简算法的入侵检测方法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
采用改进的贪心算法和遗传算法结合的混合遗传算法进行属性约简,并利用值约简后生成的入侵检测规则,提出一种基于粗糙集理论和遗传约简算法的入侵检测方法。基于KDDCUP99数据集的实验表明该方法取得了良好的入侵检测效果,并且改进的混合遗传算法生成约简的速度更快。  相似文献   

12.
基于聚类矩阵的入侵日志关联规则算法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
彭剑  王小玲 《计算机工程》2010,36(22):170-172
分析已有的关联规则算法,提出一种基于聚类矩阵的入侵检测日志关联规则算法。当数据库和最小支持度发生变化时,只需扫描变动的数据即可得到新的频繁项集。实验结果表明,该算法只需扫描一次数据库,具有频繁k-项集生成速度快、节约时间等优点,能提高入侵检测日志数据库关联规则挖掘的效率,满足实时入侵检测系统的需要。  相似文献   

13.
针对现行入侵检测系统的特点,提出一种基于模糊关联规则和遗传算法的入侵检测算法。通过实验结果分析得出,该方法比遗传算法和模糊关联规则算法具有更高的准确率和更好的收敛性。  相似文献   

14.
使用集成学习的方法进行入侵检测过程中,特征选择是关键的一个环节,最佳的特征组合,不但能够降低分类的错误率,而且在分类效率上也有很大的提高。对遗传算法进行改进,并用于入侵检测数据集的特征选择上,经实验证明此方法能够得到较好的集成效果。  相似文献   

15.
提出一种基于Boosting模糊分类的入侵检测方法。采用遗传算法来获取入侵检测的模糊规则,利用Boosting算法不断改变训练样本的分布,使每次遗传算法产生的模糊分类规则重点考虑误分类和无法分类的样本。以kddcup’99为数据源进行了仿真实验,结果表明该方法具有良好的分类识别性能。  相似文献   

16.
网络入侵检测系统的模糊规则学习模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
许舟军  孙济洲  岳兵  于立 《计算机工程》2005,31(9):21-22,154
从如何完善和改进网络入侵检测系统的检测规则方面着眼,分析了入侵检测系统漏识和误识的原因,建立了一个网络入侵检测系统的模糊规则学习模型.文章首先证明了噪声环境下入侵行为的相似关系.并以入侵检测系统原有检测规则为基础,创建了基于权重的模糊检测规则.同时提出了一个反馈误差学习算法,用于对模糊检测规则进行改进以求达到识别的最优.模型可以方便地应用于各种基于规则的入侵检测系统.  相似文献   

17.
Automated discovery of concise predictive rules for intrusion detection   总被引:7,自引:0,他引:7  
This paper details an essential component of a multi-agent distributed knowledge network system for intrusion detection. We describe a distributed intrusion detection architecture, complete with a data warehouse and mobile and stationary agents for distributed problem-solving to facilitate building, monitoring, and analyzing global, spatio-temporal views of intrusions on large distributed systems. An agent for the intrusion detection system, which uses a machine learning approach to automated discovery of concise rules from system call traces, is described.

We use a feature vector representation to describe the system calls executed by privileged processes. The feature vectors are labeled as good or bad depending on whether or not they were executed during an observed attack. A rule learning algorithm is then used to induce rules that can be used to monitor the system and detect potential intrusions. We study the performance of the rule learning algorithm on this task with and without feature subset selection using a genetic algorithm. Feature subset selection is shown to significantly reduce the number of features used while improving the accuracy of predictions.  相似文献   


18.
Intrusion detection system (IDS) is to monitor the attacks occurring in the computer or networks. Anomaly intrusion detection plays an important role in IDS to detect new attacks by detecting any deviation from the normal profile. In this paper, an intelligent algorithm with feature selection and decision rules applied to anomaly intrusion detection is proposed. The key idea is to take the advantage of support vector machine (SVM), decision tree (DT), and simulated annealing (SA). In the proposed algorithm, SVM and SA can find the best selected features to elevate the accuracy of anomaly intrusion detection. By analyzing the information from using KDD’99 dataset, DT and SA can obtain decision rules for new attacks and can improve accuracy of classification. In addition, the best parameter settings for the DT and SVM are automatically adjusted by SA. The proposed algorithm outperforms other existing approaches. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm is successful in detecting anomaly intrusion detection.  相似文献   

19.
可进化的入侵检测系统的模糊分类器研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
由于计算机网络中的正常行为和异常行为难以很好界定,所以许多入侵检测系统经常产生误报警。使用模糊逻辑推理方法,入侵检测系统的误报率则会明显降低,可以在入侵检测系统中,使用一套模糊规则和作用在该集合上的模糊推理算法,来判断是否发生了入侵事件。这种方法面临的主要问题是要有一个针对入侵检测的好的模糊算法。该文提出了一种使用遗传算法产生模糊分类器,以检测误用和入侵事件。主要思想是生成两个进化规则子集合,一个用于描述正常行为,一个用于描述异常行为。其中,正常行为规则进化信息来自正常使用时的操作行为,异常行为规则进化信息来自计算机网络受到入侵时的操作行为。  相似文献   

20.
基于专家系统的入侵检测系统的检测性能很大程度依赖于专家系统的规则集.为了提高基于专家系统的入侵检测系统的检测能力,使用遗传算法来对专家系统的规则集进行动态更新.但是基本遗传算法并不能有效对规则集进行动态更新,所以从编码、适应度函数、交叉等几个方面对遗传算法进行了改进.对如何使用改进的遗传算法对专家系统的规则集进行动态更新提出了一种实现方案.  相似文献   

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