基于粗糙集的进化神经网络入侵检测系统研究

针对目前实时入侵检测系统所处理的网络数据具有的非线性和高维的特点,提出基于粗糙集理论的进化神经网络入侵检测方法。对网络中截获的数据,利用粗糙集属性约简方法对其属性集进行约简,得到影响分类精度的重要属性。把约简后形成的训练样本进行数值化和归一化处理,作为神经网络的输入数据,再利用遗传算法较强的宏观搜索能力和全局寻优的特点,优化神经网络权值,并在此基础上进行神经网络学习,从而建立入侵检测系统的优化分析模型。实验结果表明,该算法学习速度快,有效提高了入侵检测系统的检测效率。     

基于粗糙集和遗传约简算法的入侵检测方法

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。     

基于粗糙集的改进树突状细胞算法

树突状细胞算法（DCA）在应用于入侵检测时,需要对网络监测数据进行约简,以降低系统负担,提高检测效率。提出一种结合粗糙集属性约简和DCA的异常入侵检测方法。采用粗糙集属性重要度对数据集进行属性约简,产生DCA输入信号,而后利用DCA算法进行入侵检测。通过KDD CUP99数据集对所提出的改进算法进行验证,结果表明,算法在保证检测率的前提下,显著降低了误报率。算法实现了入侵检测特征的自动提取,显著减少了所需检测的特征数目,加快了算法运行速度,具有良好的综合性能。     

粗糙集-遗传算法在入侵检测系统中的研究与应用

本文提出一种基于遗传算法和粗糙集理论集合的入侵检测的新方法。该方法成功地把遗传-粗糙集理论引入到入侵检测中,提出了基于粗糙集-遗传算法理论的网络入侵检测方法,应用混合遗传算法求解粗糙集的约简,减少了计算时间。实验结果表明,该方法对不同类型的网络攻击具有很高的检测率和较低的误检率。     

基于文化算法的层次属性约减入侵检测模型

为有针对性地区分入侵攻击类别,提高入侵检测系统(IDS)整体的分类准确率,提出一种层次属性约减模型。该模型采用文化算法的双层进化思想,结合粗糙集和遗传算法进行属性约减。对数据进行预处理并分层划分子空间,形成决策子表规则集f_D。运用文化算法在信念空间进行知识更新,并将层次评价知识库的进化数据传入种群空间。在种群空间利用粗糙集和遗传算法进行进化和约减,得到各层的优选属性集f_(opt),设计出层次Bayes分类器验证模型性能。实验结果表明,该模型可将属性约减前的Bayes分类正确率提高至98.21%,并能较好地识别出流量特征不明显的R2L,U2R类别的入侵攻击。     

一种粗糙集-决策树结合的入侵检测方法

针对入侵检测系统收集数据海量、高维、检测模型复杂和检测准确率低等问题,采用粗糙集属性约简的优势寻找与判断入侵与否相关的属性,利用决策树分类算法生成模型并对网络连接进行入侵预测分类检测,从而提出了一种粗糙集属性约简和决策树预测分类相结合的网络入侵检测方法.实验结果表明,该方法在入侵检测准确率上有很大的提高,对DoS攻击、Probe攻击和R2L攻击的检测效果均有所提高,同时大大降低了检测的误报率.     

基于自适应进化神经网络算法的入侵检测

针对目前多数入侵检测系统的低检测率问题,提出一种自适应进化神经网络算法AENNA。基于遗传算法和BP神经网络算法,利用模拟退火算法的概率突跳和局部搜索强的特性对遗传算法进行改进,采用双种群策略的遗传进化规则实现BP神经网络权值和结构的双重优化;通过对遗传算法的交叉算子与变异算子的改进,设计一种自适应的神经网络训练方法。实验结果表明,基于AENNA的入侵检测方法能够有效提高系统的检测率并降低误报率。     

基于信息熵rough set的多层凝聚入侵检测算法

针对大数据量的入侵检测算法计算复杂度过高的问题,提出一种基于信息熵rough set的多层凝聚入侵检测算法。首先,利用粗糙集对入侵检测数据进行预处理和属性约简,防止算法陷入“维数陷阱”;其次,用粗糙集熵重要测度权重距离代替多层凝聚算法的欧式距离计算个体相似度,实现粗糙集预处理与多层凝聚算法的对接;最后,通过实验表明,基于信息熵rough set的多层凝聚入侵检测算法能够更有效的对入侵数据进行检测。     

改进遗传算法在入侵检测系统中的应用

针对现有入侵检测系统的不足,对遗传算法应用于入侵检测系统进行了研究,提出了一种基于改进遗传算法的异常检测算法.本文详细讨论了适应度函数的构造过程,并对种群的确定、选择算子、变异算子进行了改进.实验证明,改进后的遗传算法应用到入侵检测系统中,能有效的提高检测准确性.     

基于粗糙集理论的网络入侵检测系统

介绍了入侵检测系统模型的结构,应用粗糙集理论实现了一个网络连接的入侵检测系统,用于监控网络的异常行为.在分析基于神经网络的入侵检测模型基础上,将其中的综合分类器采用区分矩阵的属性约简算法对输入及隐含层节点进行约简的优化设计.经实验表明,粗糙集理论应用于多类分类问题和未知攻击的检测方面是有效的.