本文選題：入侵檢測(cè) + 混沌差分　； 參考：《科學(xué)技術(shù)與工程》2013年36期

【摘要】：開(kāi)發(fā)一套新的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)來(lái)證實(shí)應(yīng)用混沌差分優(yōu)化算法入侵檢測(cè)技術(shù)的有效性。這個(gè)系統(tǒng)聯(lián)合了基于混沌差分優(yōu)化算法的異常檢測(cè)和基于專(zhuān)家系統(tǒng)的濫用檢測(cè),在開(kāi)發(fā)異常檢測(cè)的部分時(shí),利用混沌差分挖掘技術(shù)來(lái)從正常的行為存儲(chǔ)模式中尋找差異,根據(jù)混沌差分進(jìn)化算法的全局搜索性選擇一個(gè)合適的特征集合,濫用檢測(cè)部分用于尋找特征集合中異常行為描述模式,這種模式很可能預(yù)示著入侵,網(wǎng)絡(luò)的通信量和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)被用做兩個(gè)元件的輸入。此系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)既支持異常檢測(cè)又支持濫用檢測(cè)、既適用于個(gè)人工作站又可以適用于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。
[Abstract]:A new network intrusion detection system is developed to verify the effectiveness of the chaos differential optimization algorithm. The system combines anomaly detection based on chaotic differential optimization algorithm and abuse detection based on expert system. In the development of anomaly detection, chaotic differential mining technology is used to find differences from normal behavior storage mode. According to the global search ability of the chaotic differential evolution algorithm, a suitable feature set is selected, and the abuse detection part is used to find the abnormal behavior description pattern in the feature set. Network traffic and system data are used as inputs for two components. The system structure supports both anomaly detection and abuse detection, and can be applied to both personal workstations and complex networks.
【作者單位】： 河南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1786105