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基于演化规划的入侵检测规则挖掘算法
  • ISSN号:1001-2443
  • 期刊名称:《安徽师范大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.08[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]安徽师范大学物理峙电子信息学院,安徽芜湖241000
  • 相关基金:国家自然科学基金重大研究计划重点项目(90104030);安徽省教育厅2006年自然科学基金项日
中文摘要:

本文将演化规划应用于入侵检测规则自动提取,利用演化规划灵活的个体表示得到自然描述的规则,使规则易于理解,利用演化规划全局寻优的能力得到较好的入侵检测规则,从而降低误报率和漏报率.文中改进了适应度函数。最后给出了实验结果,并与其它文献的同类实验结果进行了比较,证明了改进演化规划的有效性和先进性.

英文摘要:

In this paper, we apply Genetic Programming to distill intrusion detection rules. We make use of flexible encoding of Genetic Programming to gain rules depicted naturally, so that the rules are easy to be understood. And we make use of Genetic Programming's powerful search performance to gain better intrusion detection rules, in order to reduce the false alarm rate(FA) and the detected attacks rate(DR). Our method has the following characteristic: improving fitness function. At last we show experimental results and compare them with other papers. In this way, we prove validity and advantage of our method.

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期刊信息
  • 《安徽师范大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:安徽省教育厅
  • 主办单位:安徽师范大学
  • 主编:王伦
  • 地址:安徽省芜湖市北京东路1号
  • 邮编:241000
  • 邮箱:xbysd@mail.ahnu.edu.cn
  • 电话:0553-3869521 3869260
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-2443
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1064/N
  • 邮发代号:26-207
  • 获奖情况:
  • 安徽省高等院校优秀学报,安徽省优秀高校学报
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版)
  • 被引量:6339