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摘要
文章针对增量网络入侵数据属性冗余导致的传统学习算法效率低、检测精度差等问题,提出一种基于粗糙集属性约简的在线序贯极限学习机(AR-OSELM)方法。该方法首先对入侵数据采用粗糙集正域和分辨矩阵的方法获得属性核,筛选出无冗余属性的特征集合,然后使用在线序贯极限学习机作为分类算法进行分类。仿真实验结果表明,与BP、ELM及HELM神经网络算法相比,AR-OSELM算法对增量数据的学习和训练效率更高,入侵检测准确,误报率较低。算法有较好的泛化能力,为网络入侵检测提供了一种新的方法。
- 出版日期2018
- 单位湖南师范大学
