模糊频繁情节挖掘算法在入侵检测中的应用

• 作者: 王敏 高翔
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 入侵检测 模糊逻辑 遗传算法 时序分析
• 年，卷（期）: 2005,（10）
• 所属期刊栏目: 下一代开放式网络、数据通信、网络与信息安全、业务管理技术
• 页码范围: 45-46,63
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2211字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2005.10.019

摘要

基于数据挖掘技术的入侵检测技术是近年来研究的热点,现有的时序分析算法只能够解决数据中分类属性的挖掘,对于数值属性则不能直接使用,然而网络流量数据中包含了许多反映入侵状况的数值属性,已有学者提出了将数值属性先进行分类而后再进行分析的挖掘方法,然而这种方法带来的问题是在进行异常和正常划分时存在明确的界限,即"尖锐边界问题",由于网络安全概念自身具有一定的模糊性,因此明确的界限可能会导致误报和漏报的情况产生,从而影响检测效果.本文提出了一种结合模糊逻辑的入侵检测频繁情节挖掘算法,并采用遗传算法确定划分模糊集合的隶属度函数参数,最后的实验结果说明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王敏	空军工程大学信息对抗系	24	110	5.0	9.0
2	高翔	西北工业大学计算机学院	68	384	10.0	17.0