一种基于HGA和数据挖掘的AMG模型

• 作者: 林丽娜 洪联系 王奇光 魏德志
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 入侵检测 混合遗传算法 自适应模型生成 聚类算法 信息增益
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 99-101
• 分类号: TP309.2
• 字数: 4144字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.07.032

摘要

提出一种基于数据挖掘和混合遗传算法(HGA)的自适应模型生成(AMG)模型.采用改进的聚类算法,从网络和系统的行为记录中划分出正常/异常行为库,利用HGA从行为库中挖掘出入侵规则加入规则库中,通过混合检测模块进行检测.实验结果证明,该AMG模型能以更高的检测率、更低的误检率检测未知的网络入侵.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	洪联系	集美大学诚毅学院	23	84	5.0	8.0
2	魏德志	集美大学诚毅学院	23	158	8.0	12.0
3	林丽娜	集美大学诚毅学院	15	31	3.0	5.0
4	王奇光	集美大学诚毅学院	3	11	2.0	3.0