基于粗糙集的改进树突状细胞算法

• 作者: 张力 慕晓冬 王舒洋
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 树突状细胞算法 粗糙集 入侵检测 属性约简 属性重要度
• 年，卷（期）: 2016,（23）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 172-175,180
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 4515字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1605-0368

摘要

树突状细胞算法（DCA）在应用于入侵检测时，需要对网络监测数据进行约简，以降低系统负担，提高检测效率。提出一种结合粗糙集属性约简和DCA的异常入侵检测方法。采用粗糙集属性重要度对数据集进行属性约简，产生DCA输入信号，而后利用DCA算法进行入侵检测。通过KDD CUP99数据集对所提出的改进算法进行验证，结果表明，算法在保证检测率的前提下，显著降低了误报率。算法实现了入侵检测特征的自动提取，显著减少了所需检测的特征数目，加快了算法运行速度，具有良好的综合性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	慕晓冬	火箭军工程大学信息工程系	18	104	5.0	10.0
2	王舒洋	火箭军工程大学信息工程系	7	21	3.0	4.0
3	张力	火箭军工程大学信息工程系	5	3	1.0	1.0