基于邻域量化容差条件熵增量式更新的网络入侵检测方法

网络入侵检测系统是网络信息安全防护的重要防御工具，而复杂的、冗长的网络入侵行为特征严重影响了网络入侵检测的效果。针对网络入侵检测中信息量增长迅速、数据不完备的现实问题，提出一种基于邻域量化容差条件熵增量式更新的特征选择算法。首先，在邻域量化容差粒计算的基础上，结合条件熵在刻画特征不确定性、对特征之间的相关或依赖程度方面的显著特性，研究了邻域量化容差条件熵的增量式更新机制；然后，基于该更新机制提出动态数据库增量式更新的特征选择算法；最后，通过数据实验分析验证了所提出的算法能有效提高不完备信息系统特征选择的计算效率。新提出的算法在网络入侵检测实例应用中体现的计算复杂度及虚警率低的优势，表明其可为网络信息安全防护提供有效可行的具体方法。