基于粗糙集的自适应入侵检测算法 (2008年)

为了提高入侵检测系统的检测率，降低错检率，在分析现有入侵检测方法基础上提出一种基于粗糙集的入侵检测算法，将粗糙集算法和入侵检测技术结合起来实现系统的安全检测。对收集到的入侵数据进行预处理、数据离散化，属性约简，并依据生成的检测规则来分析入侵数据。实验结果表明：与基于BP(back propagation)神经网络和支持向量机的入侵检测算法比较，该算法的检测率提高10％左右，能很好地为信息系统提供入侵检测服务。