基于遗传优化与模糊规则挖掘的异常入侵检测

？提出一种基于智能体进化计算框架与遗传模糊规则挖掘的异常入侵检测方法。通过应用模糊集分布策略、解释性的控制策略和模糊规则生成策略，实现了agent之间的模糊集信息交换，从而有效地从网络数据中抽取正确的、可解释的模糊ifthen分类规则，优化了模糊系统的可解释性，并提高了系统的紧凑性。采用kddcup99数据集进行测试，并与现有方法进行了比较，结果表明该方法对r2l的攻击检测性能稍弱，对dos、probe和u2r的攻击均具有较高的分类精度与较低的误报率。