一种基于粗糙集与免疫进化的网络入侵检测方法

论文摘要

入侵检测系统是指能够自动识别计算机系统内的入侵行为的系统,它可以检测出非授权使用、误用和恶意攻击等异常行为模式。入侵检测领域中的数据记录具有数据量大、属性繁多的特点,从分类角度来讲,在诸多属性中定存在有冗余属性,从而使属性约简成为一种可能,也即为了使分类的效率和分类正确率更高,进行属性的约简操作就成为一个必要的步骤。因此,本文提出了基于粗糙集理论与免疫进化的入侵检测算法,该算法先对数据的属性域进行属性约简,并将约简属性中的记录项离散化,然后形成决策表,再根据决策表对数据集合kddcup99进行仿真试验,理论分析和试验结果表明,该算法是可行和有效的,最终取得了比较好的效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 问题的提出
• 1.2 国内外的研究现状
• 1.3 本文的研究内容及章节安排
• 第二章 网络安全概述
• 2.1 计算机的网络安全问题
• 2.2 网络安全技术
• 2.2.1 防火墙
• 2.2.2 入侵检测
• 第三章 入侵检测的研究现状与发展趋势
• 3.1 入侵检测的必要性
• 3.2 入侵类型的分类
• 3.3 入侵检测的分类
• 3.3.1 基于主机的入侵检测系统
• 3.3.2 基于网络的入侵检测系统
• 3.3.3 几种常用的入侵检测
• 3.4 入侵检测的发展趋势
• 第四章 粗糙集理论在入侵检测中的应用
• 4.1 粗糙集理论
• 4.1.1 粗糙集理论的有关概念
• 4.1.2 粗糙集理论中连续属性的离散化
• 4.2 粗糙集理论中的属性约简
• 4.3 粗糙集用于入侵检测
• 第五章 粗糙集与免疫算法在入侵检测中的应用
• 5.1 遗传算法
• 5.1.1 表示假设
• 5.1.2 遗传因子
• 5.1.3 假设选择
• 5.1.4 基于粗糙集与免疫进化的入侵检测算法描述
• 5.2 基于粗糙集和免疫算法的入侵检测方法
• 5.2.1 预处理过程
• 5.2.2 连续属性的离散化问题
• 5.3 仿真实验与结果分析
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录（在读研期间发表的论文）