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  10.5.5
C-DBLP系统正式发布作者研究兴趣及学术活动展示功能，请访问作者页面试用。
  09.7.6
C-DBLP的文献BibTex信息展示功能正式上线，请访问文章详细页面使用。
  09.7.29
C-DBLP系统新增同名区分功能，欢迎大家在作者页面试用。该功能部分使用了清华大学王建勇老师课题组提出的GHOST（GrapH-based framewOrk for name diStincTion）算法，在此表示感谢。
  09.6.2
C-DBLP系统集成了作者的相关图片并在搜索结果页面展示，敬请试用。
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基于粗糙集理论的网络型入侵检测系统  BibTex
作者： 张红梅 王勇 王行愚
单位： 华东理工大学信息学院;华东理工大学信息学院;华东理工大学信息学院 上海200237;桂林电子工业学院网络信息中心;桂林541004;上海200237;桂林电子工业学院网络信息中心;桂林541004;上海200237
关键词： 入侵检测系统;粗糙集;不可分辨关系;离散化;数据约简
出处： 计算机工程 2006 年 19期
基金： 国家自然科学基金资助项目(69974014);教育部高校博士点基金资助项目(20040251010)
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摘要：
　　为解决目前大多数入侵检测产品或模型对未知攻击的检测都存在精度低或者虚警率高的问题,建立了一个基于网络的入侵检测实验平台,使用了多种新的攻击工具实施攻击;并在此基础上提取了网络连接的29项实时特征;应用粗糙集理论实现了一个网络连接的检测器。经实验表明,所选取的网络连接特征能较好地反映网络安全状况,粗糙集理论应用于多类分类问题和未知攻击的检测方面是有效的。
正文快照：
　　由于网络攻击行为的不断加剧,建立有效的入侵检测系统来保护信息系统的安全变得越来越重要,也越来越具有挑战性。但目前大多数产品或模型对检测已知的攻击很有效,而对未知攻击的检测都存在精度低或者虚警率高的问题。由于粗糙集理论在进行数据约简、数据特征提取时操作简便,并
Network-based Intrusion Detection System Using Rough Set
Author： ZHANG Hongmei 1;2;WANG Yong 1;2;WANG Xingyu 1(1.School of Information Science and Engineering;East China University of Science & Technology;Shanghai 200237;2.Network Information Center;Guilin University of Electronic Technology;Guilin 541004)
Keywords： Intrusion detection system(IDS);Rough sets;Indiscernibility;Discretization;Data reduction
Abstract：
　Most of current products and models are poor at detecting novel attacks without an acceptable level of accuracy or false alarms.In order to figure out this problem,a network based intrusion detection system is established,and many up-to-date attack tools are used to attack the network.On the basis of the intrusion experiment,29 variables are chosen as intrusion features to characterize the status of network connection.At the same time,the rough sets theory is exploited as a detector of network connection.The experimental results indicate that the features extracted from network connection are good indicators of the status of network and the rough sets theory is powerful in multi-class classification as well as effective in unknown attack detection.