一种基于HGA和数据挖掘的AMG模型

提出一种基于数据挖掘和混合遗传算法(HGA)的自适应模型生成(AMG)模型。采用改进的聚类算法,从网络和系统的行为记录中划分出正常/异常行为库,利用HGA从行为库中挖掘出入侵规则加入规则库中,通过混合检测模块进行检测。实验结果证明,该AMG模型能以更高的检测率、更低的误检率检测未知的网络入侵。