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本文分析了免疫入侵检测器在实值空间下存在的问题,提出一种基于粗糙集的免疫入侵检测器优化算法(IIDOA-R&A):利用粗糙集约简理论将高维形态空间转换为低维空间,并利用属性重要度加权欧式距离来计算亲和度大小,通过亲和度对比来优化检测器。实验表明:优化后的检测器不仅提高了检测的速度,改善检测器存在的高重叠问题,对非自体集的覆盖效果也相对理想。