基于證據(jù)推理算法的入侵檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案

1、20182018年基于證據(jù)推理算法的入侵檢測系年基于證據(jù)推理算法的入侵檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案統(tǒng)設(shè)計(jì)方案數(shù)據(jù)融合算法是入侵檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)的核心內(nèi)容，對于不知道與不確定信息的處理，證據(jù)推理算法具有十分突出的特點(diǎn)，已成為數(shù)據(jù)融合算法的熱點(diǎn)。為了避免焦元爆炸問題，該文采用一種可有效減少證據(jù)合成計(jì)算量又可確保合成實(shí)時(shí)性準(zhǔn)確性數(shù)據(jù)融合算法。為了解決分布式系統(tǒng)中主控端與各入侵檢測終端之間的通信問題，引入分布式協(xié)同算法，并在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)一種分布式入侵檢測系統(tǒng)

2、。入侵檢測系統(tǒng)是一種積極主動的安全防護(hù)機(jī)制，不僅能夠防御對來自外網(wǎng)入侵攻擊，還能有效地防止內(nèi)網(wǎng)的攻擊和機(jī)密信息的泄漏，入侵檢測系統(tǒng)有效地提高網(wǎng)絡(luò)安全的整體水平，它已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)信息安全領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。1概述論據(jù)推理理論是入侵檢測系統(tǒng)中應(yīng)用最為廣泛的數(shù)據(jù)融合算法，已成為一種最適合的不確定推理方法。它不需要任何先驗(yàn)的概率，直接利用區(qū)間信度刻畫證據(jù)度量和命題結(jié)果，處理不確定與不知道的信息，約束條件寬松，與經(jīng)典的概率論、貝葉斯理論有著本質(zhì)的區(qū)別。

3、全矛盾，DS融合算法失效；如果K值較小，則證據(jù)體是一致的，可以使用歸一化處理。實(shí)踐證明：利用傳統(tǒng)的證據(jù)合成規(guī)則在合成不同證據(jù)時(shí)出現(xiàn)的計(jì)算復(fù)雜度問題屬于NP完全問題，計(jì)算復(fù)雜度隨識別框架的基數(shù)的增加而成指數(shù)增加，極大的計(jì)算量限制了其應(yīng)用。2.2基于DS證據(jù)理論的算法改進(jìn)（1）相關(guān)函數(shù)Dubois和Prade認(rèn)為證據(jù)理論中焦元的基數(shù)和焦元的基本概率賦值信息是證據(jù)的構(gòu)成的重要因素，因此，改進(jìn)算法選擇參與融合的焦元的標(biāo)準(zhǔn)不是焦元的基本概率賦值，