文献类型：期刊文章

作　　者：王兴柱[1] 颜君彪[1] 曾庆怀[2]

机构地区：[1]湖南文理学院芙蓉学院,湖南常德415000 [2]湖南文理学院现代教育技术中心,湖南常德415000

出　　处：《计算机应用与软件》

基　　金：湖南省自然科学基金项目(14JJ2124)

年　　份：2016

卷　　号：33

期　　号：3

起止页码：320-323

语　　种：中文

收录情况：CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2015_2016、IC、JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对入侵检测数据量大,而文献[1]提出的α核心集的多层凝聚算法计算复杂度过高,影响实际应用的问题,提出一种基于熵重要测度权重粗糙集的α核心集多层凝聚入侵分类算法。首先,基于熵重要测度权重方法利用粗糙集对入侵检测数据进行预处理和属性约简,降低数据维数防止算法陷入"维数陷阱";其次,用熵重要测度权重距离代替阿尔法多层凝聚算法的欧式距离计算个体相似度,并实现粗糙集输出数据与阿尔法多层凝聚算法的有效对接。通过实验表明,基于熵重要测度权重粗糙集的α核心集多层凝聚入侵分类算法能够更加有效对KDD CUP 99标准数据库进行检测分类。

关 键 词：熵  重要测度  权重  粗糙集 多层凝聚  入侵检测

分 类 号：TP311]