基于邻域粗糙集的入侵检测

王文莉; 侯丽敏

doi:10.13873/j.1000-97872010.06.019

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基于邻域粗糙集的入侵检测

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 基于邻域粗糙集的入侵检测
- Intrusion detection based on neighborhood rough sets
- 传感器与微系统 2010年29卷第6期页码：36-38+41
- 作者机构：
  
  郑州铁路职业技术学院信息工程系
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/j.1000-97872010.06.019
  中图分类号： TP393.08
- 纸质出版：2010
- 稿件说明：
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[1]王文莉,侯丽敏.基于邻域粗糙集的入侵检测[J].传感器与微系统,2010,29(06):36-38+41.

WANG Wen-li, HOU Li-min. Intrusion detection based on neighborhood rough sets[J]. 2010, 29(6): 36-38+41.
[1]王文莉,侯丽敏.基于邻域粗糙集的入侵检测[J].传感器与微系统,2010,29(06):36-38+41. DOI： 10.13873/j.1000-97872010.06.019.

WANG Wen-li, HOU Li-min. Intrusion detection based on neighborhood rough sets[J]. 2010, 29(6): 36-38+41. DOI： 10.13873/j.1000-97872010.06.019.

摘要

针对入侵检测系统存在的高漏报率和误报率

提出了一种基于邻域粗糙集的入侵检测方法。该方法在粗糙集理论的基础上引入邻域概念

这样便无需对数据进行离散化处理

可以减少信息损失。实验结果表明:该方法可选择出更为重要的属性组合

从而获得较高的检测率和较低的漏报率与误报率。

Abstract

Aimed at the high false negative and false alarm rate of intrusion detection system

a method of intrusion detection based on neighborhood rough sets is presented.The concept of neighborhood to the method is introduced on the basis of rough set theory.It is unnecessary for discretizing the data which reduce information loss.The result of the experiment shows that this method has high detection rate

low false negative and low false alarm rate

because more important attribute set is chosen.

关键词

Keywords

references

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