摘要
入侵检测技术已成为网络安全领域研究的焦点.文中将模糊理论与遗传算法相结合,利用模糊集合理论搜索优化的特征模糊集,提出了一类基于模糊关联规则的分类器,并用遗传算法对分类器的模糊规则库进行优化,构建高效的入侵检测系统.仿真测试证明了系统的有效性.
Intrusion detection technique has become the focus in the area of network security research. The paper incorpo- rate fuzzy logic and genetic algorithms into the classifying system based on fuzzy association rule, and utilize genetic algo- rithrns to optimize the classifier, Experiment results indicate the efficiency of the algorithm.
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2009年第4期26-28,32,共4页
Microelectronics & Computer
基金
国家自然科学基金项目(60674088)
福建省教育厅科技基金项目(JA05300)
关键词
遗传算法
入侵检测
模糊规则
软计算
genetic algorithms
intrusion detection
fuzzy rule
soft computing
作者简介
周豫苹 女，（1976-），博士研究生，讲师．研究方向为计算机网络、数据挖掘，CCF会员．
方建安 男，（1966-），教授、博士生导师．研究方向为智能控制、计算机网络、混沌理论．
于冬梅 女，（1975-），博士研究生．研究方向为智能控制、计算机网络．
