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基于粗糙集-神经网络的入侵检测系统的研究的中期报告
中期报告：基于粗糙集-神经网络的入侵检测系统的研究
研究背景：
网络入侵越来越常见，对网络安全带来严重威胁。传统的入侵检测方法主要基于规则或统计学，但这些方法依赖于先前的知识或特定的环境，无法适应新的入侵方式。近年来，粗糙集理论和神经网络技术得到广泛应用，可以通过学习样本自动适应新的入侵方式。因此，基于粗糙集-神经网络的入侵检测系统成为研究热点。
研究内容：
本研究旨在设计一种基于粗糙集-神经网络的入侵检测系统，以实现对网络入侵的自动检测。具体包括以下内容：
1.数据集构建。使用KDDCup1999数据集作为研究对象，对原始数据集进行预处理和特征选择，以提高分类精度和降低计算复杂度。
2.粗糙集理论的应用。结合属性约简和决策规则提取技术，对特征集进行降维处理，并生成类别判别模型。
3.神经网络模型的设计。使用BP神经网络对判别模型进行训练，以提高分类准确性，并利用遗传算法对神经网络的权值和偏置进行优化。
4.系统实现和评估。将粗糙集-神经网络模型嵌入到入侵检测系统中，通过实验验证系统的准确性和实时性。
目前，我们已经完成了数据集构建和预处理的工作，并设计了粗糙集-神经网络模型，进行了初步的训练和测试。实验结果表明，在KDDCup1999数据集上，该方法能够达到较高的分类精度和较快的分类速度。
下一步的工作是进一步优化神经网络模型和系统实现，并在更大规模的数据集上进行实验验证。我们将采用并行计算和GPU加速等技术，提高系统的实时性和灵敏度，以应对不断变化的网络入侵威胁。