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网络入侵检测的GEP规则提取算法研究被引量：1: 2009年; 针对基于机器学习网络入侵检测存在的未知攻击检测率低、规则多而复杂导致检测效率不高等问题,提出了基于约束的基因表达式编程(GEP)规则提取算法(CGREA)。用GEP模式表示入侵检测规则,定义了约束文法对规则个体进行约束,以满足规则的充分性和封闭性。CGREA算法限定GEP规则基因头部各类符号的随机选择数目比例,并采用精英策略以保证算法收敛性。用KDD CUP’99数据集对CGREA算法提取的入侵检测规则进行评估,总攻击检测率为91.36%,其中有3种未知攻击的检测率超过88%。结果表明,CGREA算法能在较小种群和有限代数内提取出简单而有效的规则,未知攻击检测率和检测性能也得到提高。; 唐菀曹阳杨喜敏覃俊; 关键词：网络入侵检测基因表达式编程精英策略

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湖北省自然科学基金(BZY07008)