基于组合智能的网络入侵检测模型

• 作者: 姚行艳 杨群 莫再峰 蔡乐才
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 入侵检测 组合智能 组合集成
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 89-90,97
• 分类号: TP393.08
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.06.036

摘要

提出了一种基于组合智能的入侵检测模型,入侵检测中存在的主要问题是数据特征属性多,以及存在不完整数据问题.如果一个实际的入侵检测系统不对数据进行处理,则无法准确地检测到入侵行为.为解决这个问题,本文利用组合智能方法,通过对数据特征属性的约简,将输入信息模糊化和数据本身的训练和学习,能够解决入侵检测中存在的问题,该模型有较好的数据处理能力,实验结果表明引入组合智能后的入侵检测效率大大提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡乐才	四川理工学院计算机学院	72	341	8.0	17.0
2	杨群	四川理工学院自动化与电子信息学院	5	13	2.0	3.0
3	莫再峰	四川理工学院计算机学院	11	18	2.0	4.0
4	姚行艳	四川理工学院自动化与电子信息学院	5	11	2.0	3.0