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基于模糊数据挖掘与遗传算法的异常检测方法
被引量：
7
1
作者
孙东
黄天戍
+1 位作者
秦丙栓
朱天清
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006年第1期210-212,215,共4页
建立合适的隶属度函数是入侵检测中应用模糊数据挖掘所面临的一个难点。针对这一问题,提出了在异常检测中运用遗传算法对隶属度函数的参数进行优化的方法。将隶属度函数的参数组合成有序的参数集并编码为遗传个体,在个体的遗传进化中嵌...
建立合适的隶属度函数是入侵检测中应用模糊数据挖掘所面临的一个难点。针对这一问题,提出了在异常检测中运用遗传算法对隶属度函数的参数进行优化的方法。将隶属度函数的参数组合成有序的参数集并编码为遗传个体,在个体的遗传进化中嵌入模糊数据挖掘,可以搜索到最佳的参数集。采用这一参数集,能够在实时检测中最大限度地将系统正常状态与异常状态区分开来,提高异常检测的准确性。最后,对网络流量的异常检测实验验证了这一方法的可行性。
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关键词
异常检测
模糊数据挖掘
遗传算法
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职称材料
题名
基于模糊数据挖掘与遗传算法的异常检测方法
被引量：
7
1
作者
孙东
黄天戍
秦丙栓
朱天清
机构
武汉大学电子信息学院
中国有线电视网络公司大客户部
武汉工业学院计算机与信息工程系
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006年第1期210-212,215,共4页
基金
公安部科研基金资助项目(200342-823-01)
文摘
建立合适的隶属度函数是入侵检测中应用模糊数据挖掘所面临的一个难点。针对这一问题,提出了在异常检测中运用遗传算法对隶属度函数的参数进行优化的方法。将隶属度函数的参数组合成有序的参数集并编码为遗传个体,在个体的遗传进化中嵌入模糊数据挖掘,可以搜索到最佳的参数集。采用这一参数集,能够在实时检测中最大限度地将系统正常状态与异常状态区分开来,提高异常检测的准确性。最后,对网络流量的异常检测实验验证了这一方法的可行性。
关键词
异常检测
模糊数据挖掘
遗传算法
Keywords
anomaly detection
fuzzy data mining
genetic algorithm
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊数据挖掘与遗传算法的异常检测方法
孙东
黄天戍
秦丙栓
朱天清
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006
7
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