基于文化算法的层次属性约减入侵检测模型

作     者：申元 高岭 高妮 王帆 SHEN Yuan;GAO Ling;GAO Ni;WANG Fan

作者机构：西北大学信息科学与技术学院西安710069 

基　　金：国家自然科学基金(61373176 61572401) 陕西省重大科技创新专项资金项目(2012ZKC05-2) 

出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)

年 卷 期：2017年第34卷第7期

页      码：175-181页

摘      要：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。

主 题 词：入侵检测 文化算法 粗糙集 遗传算法 层次属性约减 

学科分类：0839[0839] 08[工学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-3428.2017.07.029

馆 藏 号：203254453...