遗传模糊系统结合迭代规则学习的网络入侵检测方案

摘要

针对计算机网络中安全性问题,提出一种遗传模糊系统结合迭代规则学习的网络入侵检测方案.首先,通过一种启发式过程来确定每个模糊if-then规则后件类和确定性分数.然后,利用遗传算法的交叉和变异操作来进化模糊系统的规则,形成遗传模糊系统.最后,利用迭代规则学习算法优化遗传模糊系统的规则库,获得最优模糊模型,实现入侵检测.在DARPA数据集上进行实验,结果表明该方案能够精确的检测U2R、R2L、DoS和PRB类网络攻击,具有很高的安全性.