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基于粗糙集理论的网络入侵检测方法
引用本文:陈伟统,钱沄涛.基于粗糙集理论的网络入侵检测方法[J].计算机工程,2006,32(16):133-135.
作者姓名:陈伟统  钱沄涛
作者单位:浙江大学计算机学院,杭州,310027;信息安全国家重点实验室,中国科学院研究生院,北京,100039;浙江大学计算机学院,杭州,310027;信息安全国家重点实验室,中国科学院研究生院,北京,100039
摘    要:提出了基于粗糙集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DoS和Probe攻击具有很高的检测率和较低的误检率,并且对U2R和R2L攻击也有较好的检测率。

关 键 词:Rough  Set理论  入侵检测  遗传算法  启发式算法
文章编号:1000-3428(2006)16-0133-03
收稿时间:11 20 2005 12:00AM
修稿时间:2005-11-20

Network Intrusion Detection Method Based on Rough Set Theory
CHEN Weitong,QIAN Yuntao.Network Intrusion Detection Method Based on Rough Set Theory[J].Computer Engineering,2006,32(16):133-135.
Authors:CHEN Weitong  QIAN Yuntao
Affiliation:1. College of Computer Science, Zhejiang University, Hangzhou 310027; 2. State Key Laboratory of Information Security(Graduate School of Chinese Academy of Sciences
Abstract:This paper presents a network intrusion detection method based on rough set theory, and uses a hybrid method with genetic algorithm to find a possibly short reduct which can reduce computing time. The result of the experiment shows that this model has high detection rate and low false reject rate in detecting DoS and probe attacks, and performs well in detecting R2L and U2R attacks either.
Keywords:Rough set theorv  Intrusion detection  Genetic algorithm  Heuristic algorithm
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