论文研究-基于粗糙集的改进树突状细胞算法.pdf

时间:2022-10-06 02:51:23
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文件名称:论文研究-基于粗糙集的改进树突状细胞算法.pdf

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更新时间:2022-10-06 02:51:23

论文研究

树突状细胞算法(DCA)在应用于入侵检测时,需要对网络监测数据进行约简,以降低系统负担,提高检测效率。提出一种结合粗糙集属性约简和DCA的异常入侵检测方法。采用粗糙集属性重要度对数据集进行属性约简,产生DCA输入信号,而后利用DCA算法进行入侵检测。通过KDD CUP99数据集对所提出的改进算法进行验证,结果表明,算法在保证检测率的前提下,显著降低了误报率。算法实现了入侵检测特征的自动提取,显著减少了所需检测的特征数目,加快了算法运行速度,具有良好的综合性能。


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