一种基于量子遗传算法的入侵检测方法
- 专利权人:
- 江西科技学院
- 发明人:
- 肖守柏
- 申请号：
- CN201510091360.1
- 公开号：
- CN104753920A
- 申请日:
- 2015.03.01
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2015
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供一种基于量子遗传算法的入侵检测方法，提出的基于量子遗传的聚类入侵检测方法被设计为预处理和聚类两个过程。在预处理过程中，应用量子遗传算法对训练数据进行聚类，得到网络正常行为对应的数据和网络异常行为对应的数据在n维空间下的聚类中心，这即是建立网络正常行为和异常行为的空间模型；然后在检测阶段，根据建立的该空间模型对网络数据进行评判，以判定是否有入侵行为发生。本发明提出的基于量子遗传的聚类入侵检测方法具有较高的检测率和较低的误报率，该入侵检测方法是可行的，有效的。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
