一种基于ICA和模糊粗糙集的入侵检测方法

• 作者: 付长龙 姚全珠 杜旭辉
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 入侵检测 异常检测 独立分量分析 粗糙集 模糊粗糙集
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 1524-1526
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.05.072

摘要

提出了一种高效低负荷的异常检测方法.该方法使用基于独立分量分析(ICA)的特征选择算法对网络数据进行特征提取,并使用模糊粗糙集对数据进行聚类分析,减少了分类器的运算量,提高了入侵检测的准确率.实验结果表明,该方法的检测效果要优于同类的其他方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付长龙	西北工业大学自动化学院	3	16	2.0	3.0
5	杜旭辉	西安理工大学计算机科学与工程学院	3	16	2.0	3.0
6	姚全珠	西安理工大学计算机科学与工程学院	84	918	15.0	26.0