利用Pittsburgh遗传算法优化模糊规则的网络入侵检测

• 作者: 亚森·艾则孜 栾玉飞 赵旭东
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 网络入侵检测 模糊规则 Pittsburgh型遗传算法 规则优化
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 22-25
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 4241字
• 语种: 中文

摘要

针对计算机网络中安全性问题,提出了一种融合模糊规则和Pittsburgh型遗传算法的网络入侵检测方案.首先,通过一种启发式过程来确定每个模糊if-then规则后件类和确定性分数.然后,利用Pittsburgh型遗传算法,通过交叉和变异操作来进化模糊系统的规则,产生高分类率的模糊规则.最后,通过协同进化后的模糊系统实现入侵检测.在DARPA数据集上进行实验,结果表明该方案能够精确的检测U2R、R2L、DoS和PRB类网络攻击,具有很高的安全性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵旭东		12	21	3.0	4.0
2	亚森·艾则孜		31	45	3.0	5.0
3	栾玉飞		3	4	1.0	2.0