资 源 简 介
作为互联网服务遍布世界，许多种类
和大量的安全威胁正在增加。因此，入侵
检测系统，可以有效地检测入侵访问，有
引起注意。本白皮书介绍了新型模糊类 associationrule
挖掘基于遗传网络编程 （国民生产总值） 的方法
检测网络入侵。本地居民生产总值是一种进化优化技术，
它使用在遗传指示图形结构而不是字符串
算法或树木在遗传编程中，导致增强
代表性能力与简洁的程序产生的可重用性
结构中的节点图。模糊集理论结合本地居民生产总值，
所提出的方法可以处理包含两者的混合数据库
离散属性和连续属性和还提取许多重要 classassociation
有助于提高检测能力的规则。因此，
所提出的方法可以灵活地应用于误用和异常
网络入侵检测问题中的检测。实验结果
与 KDD99Cup 和 DARPA98 数据库从麻省理工学院林肯实验室
显示所提出的方法提供有竞争力高检测率
与其他的机器学习技术和国民生产总值相比具有明快
数据挖掘。
