基于遗传模糊分类器的入侵检测系统研究  

Research on Genetics Fuzzy-Based Rule Classifier in Intrusion Detection System

作　　者：周豫苹 方建安[1] 于冬梅[1] 

机构地区：[1]东华大学信息科学与技术学院,上海201620 [2]漳州师范学院计算机科学与工程系,福建漳州363000

出　　处：《微电子学与计算机》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)

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.

关 键 词：遗传算法 入侵检测 模糊规则 软计算 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术]