模糊识别在入侵检测系统中的应用

现阶段研究的模糊识别有基于模糊规则的,基于综合评判和基于模糊聚类等,但在实现上存在统计计算量较大的问题,且检测相对繁复的问题。针对入侵检测系统中的实现问题,将模糊模式识别应用到入侵检测系统中,利用基于模糊模式对比的识别,即选取模糊特征属性并通过模糊隶属函数表示其属性取值,提取整个特征属性的模糊向量组成模糊模式,进而精简模糊模式,并作为识别模式库。实验仿真证明,它在一定程度上缓解了其他方法的弊端。     

基于模糊综合评判的入侵检测算法研究

计算机通信网络的安全防御措施-入侵检测系统作为现今研究的热点,入侵检测技术得到了前所未有的发展,尤其是模糊入侵检测技术。而模糊入侵检测存在误警率普遍较高的问题。通过对入侵检测算法的研究,针对模糊化所引起的问题,提出了协议分析与模糊综合评判相结合的检测算法,并将协议分析部分作为进行模糊综合评判的前提条件,即依据协议类型的不同采用了不同的权重向量和由单因素评判向量构成的评判矩阵的不同的模糊综合评判。实验结果证明,算法的检测效果较佳,问题解决且正好符合入侵检测系统所追求的,即检测率很高而误警率却是很低。