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基于改进遗传算法的IPv6下模糊异常检测系统
  • 期刊名称:黎耀, 李之棠, 刘蜀豫, 基于改进遗传算法的IPv6下模糊异常检测系统, 微电子学与计算机.23(
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]华中科技大学计算机学院,湖北武汉430074
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60573120) 湖北省自然科学基金项(2005ABA256)
  • 相关项目:P2P网络的关键安全问题研究
中文摘要:

设计并实现了基于遗传算法的IPv6模糊异常检测规则生成技术,使用模糊检测规则进行异常检测。提出的异常检测模型设计上具有灵活性强、可扩展性好以及适应性强等特点,满足IPv6环境的使用。实验结果表明所提出的模型在算法性能和检测效率上具有优势,能用于保护下一代互联网。

英文摘要:

We designed and implementod a fuzzy anomaly detection rules generation technology for IPv6 using genetic algorithm and detect the anomaly using fuzzy detection rules. The proposed anomaly detection model is designed as flexible, extendible, and adaptable in order to meet the needs and preferences of network administrators and can be also supplied for IPv6 environment. The result of the test shows that the anomaly detection model provided in this paper has two advantages: algorithm performance and detection effect, and it can be applied to protect the next generation Internet.

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