基于粗糙集的公共网络入侵检测方法,本论文为免费优秀的关于粗糙集论文范文资料，可用于相关论文写作参考。
粗糙集论文参考文献：
摘 要： 传统方法在对公共网络入侵数据检测时存在冗余度高、维数大、精确度差等问题.为了提高公共网络安全防护的实时性和有效性,提出一种基于优化粗糙集理论的公共网络检测方法.针对有入侵风险的数据进行检测和筛选,在粗糙集（RS）概念基础上对其精度进行优化,减少信息的丢失,运用MDLP运算准则完成对数据的离散化处理,使用遗传算法进行数据约简,导出数据分类规则并识别出入侵数据.仿真试验结果表明,所提出的入侵数据检测方法,在入侵检测率和误差率方面传统算法更为有效.
关键词： 网络入侵数据检测； 离散化处理； 遗传算法； 数据约简
中图分类号： TN711?34； TP393 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）04?0028?04
Research of public network intrusion detection method based on rough set theory
PANG Bangyan, ZHANG Yanmin
（Basic Teaching Department, Shangqiu Institute of Tecnology, Shangqiu 476000, China）
Abstract： Traditional method exists high redundancy, large dimension, poor accuracy and so on in the process of public network intrusion data detection. In order to improve the real?time performance and effectiveness of public network security protection, a public network detection method based on the improved rough set theory is put forward to detect and screen the data which has invasion risk, optimize the detecting accuracy based on rough set concept, and reduce the information loss. The MDLP operational criterion is adopted to complete the discretization processing of the data. The genetic algorithm is used to carry on the data reduction, derive data classification rules and identify the intrusion data. The simulation results show that the proposed intrusion data detection method is more effective in the aspects of intrusion detection rate and error rate in comparison with the traditional algorithm.
Keywords： network intrusion data detection； neural network； genetic algorithm； data reduction
0 引 言
近年来信息技术迅猛发展,公共网络已逐渐成为全世界范围内最重要的基础设施之一,对社会各个方面及人类的生产生活方式产生了巨大的影响.网络代表的开放式信息平台是现代信息社会的发展趋势,但网络的开放性同样会带来风险,尤其是和大众联系紧密的公共网络.公共网络攻击行为时有发生, 客观上迫切要求建立有效的入侵检测系统.入侵檢测技术经过几十年的发展, 有一定的进步,但传统方法存在时效性和精简性不足的问题.文献[1]提出入侵检测系统的基础是抽象模型模式匹配,尽管在某些领域内也取得了一些进步,但是随着公共网络的发展和壮大及恶意入侵方式的多样化,这种方法已经不适应目前公共网络的发展趋势要求.本文提出的方法基于优化粗糙集理论对网络入侵原始数据进行处理和分析[2?4].运用MDLP运算准则完成对入侵数据的离散化处理[5?6],使用遗传算法对数据进行属性约简,降低维数、去除冗余[7?8], 将导出数据分类规则并对入侵数据进行报警处理,试验证明了本文提出方法能够提高数据的检测率,降低误报警次数,运算简捷同时易于理解[1].
1 基于优化RS入侵检测方法研究
1.1 优化粗糙集理论
本文将基于优化粗糙集理论用于实现对公共网络入侵数据的检测.粗糙集理论是一种数学工具,主要描述不完整性和不确定性.可以有效地对各种不完整、不一致、不精确数据信息进行处理,还能够通过分析和推理数据信息,揭示出潜在规律和隐含其中的知识.粗糙集理论最显著的特点是不需要其他任何的先验知识,仅利用数据本身提供的信息可以完成检测.粗糙集理论开辟了一条全新的路径来处理攻击检测样本数据中不易分辨的数据.通常粗糙集方法和模型包括条件属性和决策属性,在不丢失信息前提下对数据进行预处理,应用同样知识进行最小条件属性集约简,保持决策系统相同分类能力的最简形式本文.优化粗糙集相关原理如下：
（1） 给定公共网络数据集合X和数据集合Y,其中集合Y是集合X的是等价关系,在X基础对Y进行划分,命名为知识,记为.设定四元组表达系统,U为对象的非空有限集合为论域；R是属性的非空有限集合；V：Va,Va,Va是属性a的值域；f 是一个信息函数,aR,xU,f（x,a）Va.
结论：关于粗糙集方面的论文题目、论文提纲、粗糙集论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
基于粗糙集分布式网络异常检测方法
摘要：随着互联网应用技术的发展，网络安全问题一直是人们重点关注的问题。网络入侵的检测可以分为对网络误用的检测和对网络异常的检测，网络误用检测仅仅。
基于模糊粗糙集挖掘方法证券价格预测
摘要：为了能更好地对证券市场价格进行合理预测，利用模糊粗糙集以及数据挖掘技术对证券市场中的股票价格在给定时间内进行预测。首先利用模糊集和粗糙集方。
基于双论域模糊粗糙集应急决策模型和方法
摘要：以突发危机事件应急决策为应用背景，讨论了双论域上模糊粗糙集的基本理论，建立了基于模糊相容关系的双论域模糊粗糙集模型，在此基础上，把突发危机。
试析产业集群非正式网络对技术技能型人才培养的影响
摘要：在产业集群中存在着由于非正式联系而形成的非正式网络。这种非正式网络对于隐性知识的传播和溢出发挥着重要作用。技术技能型人才的知识结构中主要是。