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入侵检测系统基于模糊关联规则与遗传网络编程

文摘

入侵检测的分类使用的攻击在平时上网行为在互联网上。入侵检测系统是至关重要的工具在集群环境奋力保住其计算资源安全,是一个不可避免的信息安全系统的一部分。新兴的网络行为和攻击场景的快速发展,它是至关重要的发展快machine-learning-based入侵检测算法检测率高的和低的假阳性和假阴性的报警率与关联规则挖掘的帮助。在这门课的工作基于遗传模糊class-association规则挖掘方法对入侵检测网络编程(国民生产总值)。国民生产总值是一个进化的优化技术,利用有向图结构导致增强表达能力。结合模糊集理论和计算的国民生产总值,拟议的工作可以处理混合数据库还包含离散和连续属性和提取许多重要类关联规则特点,该方法可以灵活应用于异常检测和误用在网络入侵检测,可以提取重要的规则使用这些元组和这个机制可以直接使用国民生产总值计算关联规则的测量提供了基于预测的方法检出率。

Harinee。k, Veeramuthu.A

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