基于新的条件熵的入侵检测算法.PDFVIP

第21卷 第8期 计 算 机 技 术 与发 展 V01．21 NO．8 2011年 8月 C0MPUTERTECHN0LOGY AND DEVEL0PMENT Aug． 2011 基于新的条件熵的入侵检测算法 罗 晓 ，于 磊 ，罗 谦 (1．中国民用航空局第二研究所，四川 成都610041； 2．西南交通大学信息科学与技术学院，四川成都610031) 摘 要：在分析了现有的入侵检测方法的基础上，为了降低入侵检测系统的错检率、降低漏检率和提高实时性，提出了一 种新的检测方法：基于新的条件熵的入侵检测算法。本算法在考虑信息论有关理论的基础上，利用信息熵的知识对收集 到的数据进行离散化。通过分析离散化后的数据，利用新的条件熵的知识约简方法去除冗余属性，生成检测规则，然后用 来分析入侵数据。实验结果表明：基于新的条件熵的入侵检测算法与基于BP神经网络和支持向量机的入侵检测算法比 较，可以有效地提高入侵检测系统的检测率，降低错检率。该算法的检测率提高7％左右，能为信息系统提供很好的入侵 检测服务。 关键词：新的条件熵；离散化 ；入侵检测 ；知识约减 中图分类号：TP393．08 文献标识码 ：A 文章编号：1673—629X(2011)o8—0237—04 AdaptiveIntrusion DetectionAlgorithm Based on New ConditionalEntropy LUOXiao，YULei ，LUO Qian (1．TheSecondResearchInstituteofCAAC，Chengdu610041，China； 2．SchoolofInformationScienceandTechnology，SouthwestJiaotongUniversity，Chengdu610031，China) Abstract：Basedontheanalysisofthecurrentintrusiondetectionapproaches，existingsecurity detectionsystemshavemanyproblems suchaswrongdetectionofintrusions，misesdintrusions，poorreal—timeperformnace，bringupanewdetcetionmehtod，namelyadaptive intrusiondetectionalgorithm basedonnew conditional entropy．Inconsideringhtehteoriesrelatedtoinformationhteory，thisalgorihtm firstlydiscretehtecollecteddataUes hteknowledgeofinformationentropy，htennaalyzehtediscretedaat，removehterdeundantattrib— utesbyreductionmethodrelatedtoconditional enrtopyknowledge，finallygenerateanew detectionrolesforhtefurthernaalysisofintro— siondaat．Theexperimentalresultshowshtatismore efficienthtna algorithmsbasedonBPneuralnetworksnadvectormachines；htere- by，thisdetectionalgorithm Cna effcetivelyimprovehteintrusiondetectionsystem ’Sdetcetionrate，andre