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。