基于粗糙集和DT-MARS的入侵检测系统
本文提出一种基于危险理论和多元自适应样条回归(MARS)的入侵检测系统。MARS是一种有效的针对高维数据回归建模的方法,该方法适用于入侵检测数据多特征特点,引入模糊隶属度函数将危险理论(DT)和MARS结合起来,应用到入侵检测系统。为过滤入侵检测系统报警数据中的误报警,采用粗糙集理论去除相关属性中的冗余属性,然后将具有约简后的10个属性的报警数据集上的误报警过滤问题转化为分类问题，通过基于KDD1999数据集的训练和测试,与SVM的测试结果进行对比,证明了该系统的有效性。
入侵检测系统 多元自适应样条回归 支持向量机 危险理论 粗糙集
程翔 柳炳祥
景德镇陶瓷学院信息工程学院,江西 景德镇 333001
国内会议
烟台
中文
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2008-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）