基于粗糙集和证据推理的网络入侵检测模型

• 作者: 叶清 陈亚莎 黄高峰
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 粗糙集 证据推理 基本概率赋值
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 页码范围: 164-166
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3769字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.05.055

摘要

证据推理依赖于专家知识提供证据,要求各证据体相互独立,因此难以应用于实际.针对上述问题,提出基于粗糙集理论的证据获取和基本概率赋值客观确定方法,利用租糙集中的属性约简算法剔除冗余属性,形成最简属性集,以提高证据合成效率,缩短证据合成时间,减少证据合成的冲突现象.在此基础上建立一个基于粗糙集和证据推理的网络入侵检测模塑,通过算例验证该模型检测精度较高、误检率较低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶清	海军工程大学电子工程学院	52	409	10.0	18.0
2	黄高峰	海军工程大学电子工程学院	8	34	4.0	5.0
3	陈亚莎	北京工业大学计算机科学与技术学院	1	5	1.0	1.0