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基于粒子群算法的数据挖掘技术在入侵检测中的应用

A PSO-Based Data Mining Approach in Intrusion Detection

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【作者】 郭文忠陈国龙陈庆良

【机构】 福州大学数学与计算机科学学院

【摘要】 <正>1 引言入侵检测技术是继“防火墙”、“数据加密”等传统安全保护措施后新一代的安全保障技术。它对计算机和网络资源上的恶意使用行为进行识别和响应,不仅检测来自外部的入侵行为,同时也监督内部用户的未授权活动。入侵检测自提出到现在已经历

【Abstract】 In order to get some significant information from a great deal of network attacked audit data, an data mining approach based on Standard Particle Swarm Optimization and Median Particle Swarm Optimization with a new coding scheme is presented in this paper. Furthermore the crucial parameters and the convergence of the two algorithms are tested in order to get a better result. The experimental results indicate that the PSO algorithms are effective and feasible.

【基金】 教育部科技研究重点项目(206073);福建省自然科学基金项目(A0410010);福建省教育厅资助项目(JA04155,JB05044)
  • 【会议录名称】 2006年全国理论计算机科学学术年会论文集
  • 【会议名称】2006年全国理论计算机科学学术年会
  • 【会议时间】2006-08
  • 【会议地点】中国吉林长春
  • 【分类号】TP393.08
  • 【主办单位】中国计算机学会理论计算机科学专业委员会
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