基于猴群算法的入侵检测技术  

Intrusion Detection Technology Based on Monkey Algorithm

作　　者：张佳佳[1] 张亚平[1] 孙济洲[1] 

机构地区：[1]天津大学计算机科学与技术学院,天津300072

出　　处：《计算机工程》2011年第14期131-133,共3页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60776807);天津市应用基础及前沿技术研究计划基金资助重点项目(09JCZDJC16800)

摘　　要：针对入侵检测系统存在高漏报率的问题,提出一种基于猴群算法的入侵检测技术。利用猴群算法从网络审计数据KDD99数据集中生成一个分类的规则集合,采用支持度-置信度模型实现猴群算法的目标函数,以控制生成规则的质量,将动态生成的规则应用于基于规则的的入侵检测系统中。实验结果表明,基于猴群算法的入侵检测技术可改进生成规则的质量,提高入侵检测系统的检测率。For the current Intrusion Detection System（IDS） has high false negative rate, this paper presents an intrusion detection technology based on Monkey Algorithm（MA）. It uses the MA to derive a set of classification rules from network data, KDD99 data set, and the support-confidence framework is utilized as fitness function to judge the quality of each rule. The generated rules are used to detect or classify network intrusions in a real-time environment. Experimental results show that the MA-based technology can improve the quality of generating rules, so that it can improve the oerformance of IDS.

关 键 词：入侵检测 猴群算法 支持度-置信度 分类规则 

分 类 号：TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构]