模糊推理结合Michigan型遗传算法的网络入侵检测方案

针对计算机网络中安全性问题,提出一种融合模糊推理和Michigan型遗传算法的网络入侵检测方案。首先,通过一种启发式过程来确定每个模糊if-then规则后件类和确定性分数。然后,利用Michigan型遗传算法,通过交叉和变异操作来进化模糊系统的规则,产生高分类率的模糊规则。最后,通过协同进化后的模糊系统实现入侵检测。在DARPA数据集上进行实验,结果表明该方案能够精确的检测U2R、R2L、DoS和PRB类网络攻击,具有很高的安全性。