基于粗糙集和Online SVM的入侵检测规则提取

• 作者: 傅明 扶宗文 王键
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 网络安全 入侵检测 粗糙集 支持向量机 机器学习
• 年，卷（期）: 2009,（16）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 3771-3773,3777
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3766字
• 语种: 中文

摘要

对网络入侵规则的检测提出了一种基于粗糙集和Online-SVM结合的方法.针对网络连接记录特征属性高维的特点,采用粗糙集属性约简的方法压缩数据空间,在有用信息不受损失的前提下降低了数据处理的规模,在用OnlineSVM方法对数据进行训练时,摒弃传统方法需要高质量训练样本的假设,采用样本实时更新的方法对数据进行实时分类训练、检测.试验结果表明,该方法可以减小时间开销,并使规则提取具有实时性,符合现实工作的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅明	长沙理工大学计算机与通信工程学院	84	512	11.0	17.0
2	扶宗文	长沙理工大学计算机与通信工程学院	2	5	1.0	2.0
3	王键	长沙理工大学计算机与通信工程学院	8	26	3.0	5.0