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基于粗糙集的实时网络安全态势评估的研究
吴朝雄;王晓程;王红艳;石波
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2015(042)0z1
【摘要】针对网络安全态势评估中评估精度以及实时性不足的问题,提出了基于粗糙集的实时网络安全态势评估方法.通过粗糙集理论从多样本数据中发现高质量的攻击规则集,生成多级规则树,将规则与实时攻击感知引擎结合,实现对动态数据流的在线分析检测,最后将实时检测的结果作为态势评估的依据,并根据层次化态势评估模型实时计算整体网络的安全态势值.经测试证明该方法有效地提高了态势评估的客观性、实时性、准确性.
【总页数】4页(P435-437,458)
【作者】吴朝雄;王晓程;王红艳;石波
【作者单位】中国航天科工集团二院706所北京100854;中国航天科工集团二院706所北京100854;中国航天科工集团二院706所北京100854;中国航天科工集团二院706所北京100854
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.08
【相关文献】
1.基于粗糙集神经网络的网络安全态势评估方法 [J], 姜旭炜;文志诚;邓勇杰
2.基于变精度粗糙集理论的UCAV态势评估方法研究 [J], 胡杰;黄长强;赵辉;臧旭
3.一种基于模糊粗糙集的网络态势评估方法研究 [J], 范渊;刘志乐;王吉文
4.基于BP神经网络的网络安全态势评估研究 [J], 黄焱
5.基于DBN的网络安全态势评估和态势预测建模研究 [J], 熊中浩;张伟;杨国玉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种基于粗糙集的不完备信息处理方法研究的开题报告一、选题背景随着信息技术的发展，人们获取信息的渠道越来越广泛，同时信息的来源也愈加复杂，涉及到的方面也更为广泛，特别是对于未知的不完备信息，处理方法的研究成为信息处理领域中的热点问题之一。
粗糙集理论是一种能够处理不完备信息的有效方法，可以通过这一方法去掉冗余信息和杂乱信息，使得信息变得更加简单和规范。
本文旨在通过研究基于粗糙集的不完备信息处理方法，挖掘粗糙集理论在信息处理领域中的优势和新应用，为信息处理领域提供新的理论和技术支持。
二、选题意义粗糙集理论是一种处理不完备信息的有效方法，是当前信息处理领域研究的热点之一。
其理论的基础是信息不完整和不确定性，这使得其在处理各种领域的实际问题中具有广泛的应用前景。
本文选题基于粗糙集理论的不完备信息处理方法，旨在深入研究这一方法的理论和应用，探讨其在信息处理领域的新应用，为学术界和工业界提供有益的参考和借鉴。
三、研究内容1. 粗糙集理论的概念和原理：介绍粗糙集理论的基本概念和原理，以及其在信息处理领域的应用和优势。
2. 基于粗糙集的不完备信息处理方法：研究基于粗糙集理论处理不完备信息的方法，并针对具体应用领域的实际问题，探讨使用粗糙集处理方法的实际效果和优势。
3. 研究粗糙集的优化方法：通过研究粗糙集的优化方法，以提高其处理效率和准确度，以及探究如何更好地将其应用于实际问题中。
4. 应用实例分析：通过具体的应用实例分析，探究基于粗糙集的不完备信息处理方法的实际应用效果和优势。
四、研究方法本文采用文献研究和实证分析相结合的方法，收集有关粗糙集理论在信息处理中的相关文献资料，并结合实际应用领域中的实证数据进行实证分析，以验证基于粗糙集的不完备信息处理方法的实际应用效果，同时研究其优化方法和应用实例。
五、预期结果与创新点本文预期的结果是，基于粗糙集理论的不完备信息处理方法，可以在信息处理领域中得到广泛应用，并取得较好的效果。
基于粗糙超立方体和离散粒子群的特征选择算法
王思朝;罗川;李天瑞;陈红梅
【期刊名称】《数据采集与处理》
【年(卷),期】2022(37)3
【摘要】特征选择指在保持数据分类性能不变的同时,选出不含冗余特征的特征子集。
粗糙超立方体方法可从特征相关度、依赖度和重要度这3方面对特征子集进
行综合评估,已成功用于特征选择。
特征子集组合的计算是一个NP⁃难问题,而传统的前向搜索策略只能得到局部最优结果。
因此,本文设计了一种新的离散粒子群优
化与粗糙超立方体方法相结合的算法。
该算法首先引入相关度用以生成一组粒子,
然后对粗糙超立方体方法的目标函数改进后作为优化函数,最后由粒子群迭代优化,找到最优的特征子集。
实验结果表明,相比传统粗糙超立方体方法和采用粒子群优
化的粗糙集方法,本文算法能够得到具有更小特征数量和更高分类性能的特征子集。
【总页数】12页(P668-679)
【作者】王思朝;罗川;李天瑞;陈红梅
【作者单位】四川大学计算机学院;西南交通大学计算机与人工智能学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于离散粒子群算法的粗糙集属性约简
2.基于离散粒子群优化和邻域约简的基因特征选择算法
3.基于改进粒子群优化的粗糙集连续属性离散化
4.基于粗糙集全局
离散和粒子群算法的启发式航材订货模型5.基于混沌离散粒子群的粗糙集属性约简算法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于知识距离的不完备信息系统的决策规则提取史琨【摘要】粗糙集理论是一种处理不精确、不确定和模糊知识的软计算工具,被广泛应用于知识发现领域.在实际问题中,信息不完备成为解决问题的障碍之一.该文通过基于知识距离提出的约简算法,针对不完备信息系统,提出了一种决策规则的提取方法,实例证明该方法求得的决策规则,较好的解决了数据不精确和缺省的问题.【期刊名称】《通化师范学院学报》【年(卷),期】2013(034)008【总页数】3页(P51-53)【关键词】粗糙集;不完备信息系统;决策规则;属性约简;知识发现【作者】史琨【作者单位】阳泉师范高等专科学校计算机系,山西阳泉045200【正文语种】中文【中图分类】TP2741982年，由Pawlak教授提出的粗糙集理论[1]，是处理不确定的、模糊的和不完备性问题的新型数学工具，并得到了广泛的应用[2～5].其主要思想是在保持分类能力不变的前提下，通过知识约简，导出问题的决策或分类规则.粗糙集作为一种有效的知识发现工具，已取得了令人瞩目的成果，同样有着很大的发展空间.经典的粗糙集是以完备信息系统为研究对象，以等价关系为基础，通过等价关系对论域分成互不相交的等价类，划分越细，知识越丰富，信息越充分.然而，在实际问题中，有很多信息系统由于各种原因，信息达不到精确和确定，这就带来了一系列的问题，针对这类问题，基于不完备信息系统的决策规则提取得到了广泛的关注.本文通过基于知识距离提出的约简算法，针对不完备信息系统，提出了一种决策规则的提取方法，实例证明该方法求得的决策规则较好的解决了数据不精确和缺省的问题.1 基本概念定义1[6] 四元组S=(U，A，V，f)是一个信息系统(Information System)，其中U:对象的非空有限集合，称为论域;A:属性的非空有限集合;是属性a的值域;f:U×A→V是一个信息函数，即对∀a∈A，x∈U，f(x，a)∈Va.S=(U，A，V，f)也可简记为S=(U，A).如果对于至少一个属性a∈A，Va包含空值，则称S是一个不完备信息系统(Incomplete Information System)，否则它是完备的.这表明完备信息系统是不完备信息系统的一种特例.进一步，我们将用*表示空值.设P⊆A，相容关系可以定义为:SIM(P)={(u，v)∈U×U|∀a∈P，a(u)=a(v)或a(u)=*或a(v)=*}；易知定义2[6] 设四元组S=(U，C∪D，V，f)是一个决策表，其中U是对象的非空有限集合，称为论域.其中C为条件属性集，D为决策属性集，且C∩D=Ø，是属性a的值域.f:U×(C∪D)→V是一个信息函数，即对∀a∈C∪D，x∈U，f(x，a)∈Va.通常S=(U，C∪D，V，f)简记为S=(U，C∪D).定义3[6] 设S=(U，C∪D)是一个决策表，Xi∈U/C，Yj∈U/D，desC(Xi)是Xi在C下的唯一描述，desD(Yj)是Yj在D下的唯一描述.决策规则定义如下:rij:desC(Xi)→desD(Yj)，Xi∩Yj≠Ø.定义4[6] 设有集合A和集合B，A和B的集合贴近度定义为:其中0≤H(A，B)≤1.定义5[6] 设S=(U，A)是一个信息系统，P，Q⊆A，P和Q所对应的知识分别为: U/SIM(P)={SP(x1)，SP(x2)，…，SP(x|U|)}和U/SIM(Q)={SQ(x1)，SQ(x2)，…，SQ(x|U|)}.则知识U/SIM(P)和知识U/SIM(Q)的知识贴近度定义为:定义6[6] 设有集合A和集合B，A和B的集合差异度可以定义为:定义7[6] 设S=(U，A)是一个信息系统，P，Q⊆A，P和Q所对应的知识分别为: U/SIM(P)={SP(x1)，SP(x2)，…，SP(x|U|)}和U/SIM(Q)={SQ(x1)，SQ(x2)，…，SQ(x|U|)}.则知识U/SIM(P)和知识U/SIM(Q)的知识距离定义为:定义8[6] 设S=(U，A)是一个信息系统，a∈B⊆A是一个属性，则知识B中属性a 的重要性定义为:sigB(a)=D(B，B-{a}).定义9[6] 设S=(U，A)是一个信息系统，a∈B⊆A是一个属性，D(B，A)=0，sigB(a)=0，则知识B中属性a的不重要程度定义为:unsigB(a)=D(B，{a}).2 决策规则的获取属性约简是粗糙集研究的核心内容之一，决策规则获取的问题归根结底就是属性约简的问题.然而，就不完备信息系统而言，决策规则获取的关键则是条件属性的约简.一个决策算法的约简通常包含两部分，一部分是在整个算法中去掉所有可省略的条件属性，另一部分是对算法中的每一个规则进行约简.这两部分的顺序没有特别的要求，先进行哪部分都行，本文采取先对条件属性集约简的方法来获取决策规则. 由于借鉴了基于知识距离的信息系统属性约简算法[6]，其算法描述如下:输入:信息系统S=(U，A)；输出:S的一个约简C；Step1:令B=core(A);Step2:如果D(B，A)==0，使得C=B，结束算法;否则选择一个满足以下条件的属性a:sigB∪{a}(a)=max{sigB∪{a'}(a')|a'∈A-B}，令B=B∪{a}，转Step2.针对不完备信息系统，利用上述算法，对条件属性集进行约简，得到的约简结果与决策属性构成了新的属性集，以新的属性集为条件，对信息系统求决策规则;再对所得的决策规则进行相应的合并，最后获得的约简结果即为相对最优的决策规则.3 实例分析例1 表1是一个描述小汽车信息的非完备信息系统.其中U={x1，x2，x3，x4，x5，x6}，C={c1，c2，c3，c4，c5}，这里c1，c2，c3，c4，c5表示Price，Mileage，Power，Size，Max-Speed，D={c6}，c6表示Quality.表1 一个关于小汽车的不完备信息系统CarPriceMileagePowerSizeMax-SpeedQualityx1highlowmediumfulllowgoodx2low∗mediumfulllowgoodx3∗∗mediumcompact∗poorx4high∗highfullhighgoodx5∗∗highfullhighexcelx6l owhigh∗full∗good(1)根据算法对条件属性集C进行约简，由表1得:U/SIM(C)={{x1}，{x2，x6}，{x3}，{x4，x5}，{x4，x5，x6}，{x2，x5，x6}}；U/SIM(C-{c1})={{x1，x2}，{x1，x2，x6}，{x3}，{x4，x5，x6}，{x4，x5，x6}，{x2，x4，x5，x6}}；U/SIM(C-{c2})={{x1}，{x2，x6}，{x3}，{x4，x5}，{x4，x5，x6}，{x2，x5，x6}}；U/SIM(C-{c3})={{x1}，{x2，x6}，{x3}，{x4，x5}，{x4，x5，x6}，{x2，x5，x6}}；U/SIM(C-{c4})={{x1，x3}，{x2，x3，x6}，{x1，x2，x3，x6}，{x4，x5}，{x4，x5，x6}，{x2，x3，x5，x6}}；U/SIM(C-{c5})={{x1}，{x2，x6}，{x3}，{x4，x5}，{x4，x5，x6}，{x2，x5，x6}}；sigC(c2)=D(C，C-{c2})=0；sigC(c3)=D(C，C-{c3})=0；sigC(c5)=D(C，C-{c5})=0.求得B=core(C)={c1，c2}，由于D(B，C)≠0，所以计算sigB∪{c2}(c2)=0；使得B=B∪{c3}，此时D(B，C)==0，算法结束，求得约简为{c1，c3，c4}.根据求得的约简结果得到了新的信息系统U'={x，x2，x3，x4，x5，x6}，C'={c1，c3，c3}，D'={c6}.(2)对新的信息系统(U'，C'∪D')求决策规则，可得:r1:(Price，high)∧{Power，medium}∧(Size，full)→(Quality，good);r2:(Price，low)∧{Power，medium}∧(Size，full)→(Quality，good);r3:{Power，medium}∧(Size，compact)→(Quality，poor);r4:(Price，h igh)∧{Power，high}∧(Size，full)→(Quality，good);r5:{Power，high}∧(Size，full)→(Quality，excel);r6:(Price，low)∧(Size，full)→(Quality，good).(3)对求出的6个决策规则进行合并，可得:r'1:((Price，high)∧(Power，medium)∧(Size，full))∨((Price，low)∧(Power，medium)∧(Size，full))∨((Price，high)∧(Power，high)∧(Size，full))∨(Price，low)∧(Size，full)→(Quality，good)；r'2:(Power，medium)∧(Size，compact)→(Quality，poor)；r'3:(Power，high)∧(Size，full)→(Quality，excel).以上获取的三条规则即为相对最优决策规则.4 结语本文通过基于知识距离提出的约简算法，针对不完备信息系统，提出了一种决策规则的提取方法，实例证明该方法求得的决策规则，能有效地分析和处理含有缺省数据和不精确数据的信息系统，扩展了粗糙集的应用领域.参考文献：[1]Z.Pawlak.Rough Sets-Theoretical Aspects of Reasoning aboutData[M].Dordrecht，Boston，London:Kluwer Academic Publishers，1991. [2]何明，傅向华，马兆丰.基于不完备信息系统的Rough Set决策规则提取方法[J].计算机应用，2003，23(11):6-8.[3]张文修，吴伟志，梁吉业，李德玉.粗糙集理论与方法[M].北京:科学出版社，2001.[4]J.Y.Liang，Z.Z.Shi，D.Y.Li，rmation entropy，rough entropy and knowledge granulation in incomplete informationsystems[J].International Journal of General Systems，2006，35(6):641-654.[5]曲开社，翟岩慧，梁吉业，李德玉.形式概念分析对粗糙集理论的表示及扩展[J].软件学报，2007，18(9):2174-2182.[6]史琨.粗糙集的知识获取方法研究[D].太原:山西大学，2009.。
基于局部粗糙集研究不完备信息系统的理论1. 局部粗糙集的基本定义局部粗糙集理论是在粗糙集理论基础上发展而来的一种处理不确定性信息的方法。
它通过判断实例间是否可区分来刻画概念的模糊边界，从而实现不确定性信息的分类和预测。
局部粗糙集理论的核心思想是将局部信息与全局信息相结合，通过消除决策属性上的噪声，使得那些真实的信息可以更好地体现出来。
具体来说，局部粗糙集将样本空间划分为多个局部子集，分别对每个子集进行粗糙近似处理，最终将多个局部粗糙近似合成为全局粗糙近似，并通过这种方法对不完备信息系统中的数据进行分类和预测。
在局部粗糙集理论中，分类问题是最基本的问题之一。
常用的分类方法有两种：盖带法和扫描方法。
盖带法是指将不确定样本点划分为多个局部区域，然后针对每个局部区域进行分类，并进而将各个区域的分类结果结合起来，得到最终的分类结果。
扫描方法是指将整个样本空间分成一系列覆盖样本集的小区域，并分别对每个小区域进行分类，然后将各个小区域的分类结果综合起来得到最终分类结果。
相比于传统的粗糙集理论，局部粗糙集理论有以下3个优点：（1）在使用传统粗糙集理论时，它需要将所有的属性考虑在内，会因为数据的多样化而失去准确性。
而局部粗糙集理论则依赖局部区域，只需要处理当地情况，可避免压缩精度。
（2）局部粗糙集可以很好地处理不完备信息系统中的数据缺失问题。
当数据缺失时，全局粗糙近似可能会受到严重干扰，导致分类和预测的错误，而局部粗糙集则可以通过区域化处理，避免数据缺失对分类结果的影响。
（3）局部粗糙集可以使用预测精度度量来评估分类器的性能，这使得局部粗糙集相比传统粗糙集理论更具有实用性。
局部粗糙集在分类和预测问题上有广泛的应用，如自然语言处理、图像识别、空间分析、预测分析等方面。
在自然语言处理中，局部粗糙集可以用来对文本进行分类、归类和情感分析。
在图像识别中，局部粗糙集可以用来对图像进行特征提取和分类。
在空间分析中，局部粗糙集可以用来对地理信息进行粗糙集分类和预测。
基于粗糙集理论的知识发现与推理技术研究随着信息技术的飞速发展，我们所接触到的数据越来越庞大，如何从这些数据中提取出有价值的信息，成为了信息学界的一个重要研究方向。
其中，基于粗糙集理论的知识发现与推理技术，成为了近年来研究的热点之一。
本文将对该领域的研究现状和前沿做一个总结和介绍。
一、粗糙集理论粗糙集理论是Polkowski和Skowron于1982年提出的，是一种从不完备和模糊的数据中提取知识的方法。
其主要思想是在给定的数据集中寻找属性间的约简，以建立一个简化后的数据模型，用来代表原始数据的识别需求。
粗糙集理论的应用广泛，在数据挖掘、模式识别、决策分析等领域都有重要应用。
粗糙集理论的关键概念包括：等价类、下近似集和上近似集等，这些概念的具体解释和使用在不同的应用场景下各有侧重。
二、基于粗糙集理论的知识发现基于粗糙集理论的知识发现是指从粗糙集的等价类中发现存在的规律、模式和特征。
这些规律和模式则可以进一步用于分类、聚类和数据降维等，从而在更广泛的应用中得到具体的应用。
在知识发现的过程中，粗糙集理论可以用在数据特征选择和数据分类等场景下。
以特征选择为例，基于粗糙集理论可以解决多特征冗余的问题。
对于每个特征，可以计算它对分类结果的影响程度，从而保留对分类结果有较大影响的特征，使特征的维度不至于过高，在减少计算复杂度的同时，尽可能保证分类准确率。
三、基于粗糙集理论的知识推理基于粗糙集理论的知识推理是指根据已知的规则和模式，对新数据进行分类或预测等，以逐渐完善数据模型。
知识推理可以采用分类规则、决策树等多种方式来实现，而采用粗糙集理论的知识推理方式，通常使用下近似集和上近似集等概念来进行分类。
在基于粗糙集理论的知识推理中，一般存在两种方式：一种是确定性知识推理，另一种是不确定性知识推理。
其中确定性知识推理通常采用约简算法，用于对数据进行二元分类，而不确定性知识推理则涉及模糊分类和模糊决策等模糊理论中的概念。
如何利用粗糙集理论进行异常检测与异常数据处理异常检测与异常数据处理在许多领域中都是重要的任务，如金融、网络安全和医疗等。
而粗糙集理论是一种有效的工具，可以帮助我们进行异常检测和异常数据处理。
本文将介绍粗糙集理论的基本原理和应用，并探讨如何利用该理论进行异常检测与异常数据处理。
粗糙集理论是由波兰学者Zdzisław Pawlak于1982年提出的一种数学理论，它主要用于处理不确定性和不完备性的问题。
粗糙集理论的核心思想是通过粗糙近似来描述不确定和不完备的信息。
在异常检测和异常数据处理中，我们经常面临着数据缺失、噪声干扰和数据不完整等问题，而粗糙集理论可以帮助我们处理这些问题。
首先，我们需要将异常数据与正常数据进行区分。
在粗糙集理论中，我们可以通过属性约简来找到最重要的属性，从而降低数据维度。
属性约简是指从原始属性集中选择一部分属性，使得这些属性能够保持原始数据集的分类能力。
通过属性约简，我们可以提取出最相关的属性，从而更好地区分异常数据和正常数据。
其次，我们可以利用粗糙集理论进行异常检测。
异常检测是指通过分析数据的统计特征和规律，识别出与正常模式不符的数据。
在粗糙集理论中，我们可以使用下近似和上近似来描述数据的边界。
下近似表示数据的下界，上近似表示数据的上界。
通过比较数据的下近似和上近似，我们可以找出异常数据。
除了异常检测，粗糙集理论还可以帮助我们进行异常数据处理。
异常数据处理是指对异常数据进行修正或剔除，以提高数据质量和准确性。
在粗糙集理论中，我们可以利用下近似和上近似来判断数据的可信程度。
如果数据的下近似和上近似相差较大，说明数据存在较大的不确定性，可能是异常数据。
通过对异常数据进行修正或剔除，我们可以提高数据的准确性和可信度。
在实际应用中，我们可以结合机器学习和数据挖掘的方法，利用粗糙集理论进行异常检测与异常数据处理。
例如，我们可以使用决策树算法来进行属性约简和异常检测。
决策树算法可以根据数据的属性和标签来构建一棵树状结构，从而实现数据的分类和预测。
基于粗糙集的不确定知识表示方法基于粗糙集的不确定知识表示方法介绍如下：
粗糙集(RS)理论是一种刻画不完整性和不确定性的数学工具，能有效地分析和处理不精确、不一致和不完整等各种不完备信息，并从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律。
优点：
1.它能处理各种数据，包括不完整的数据以及拥有众多变量的数据；
2.它能处理数据的不精确性和模棱两可，包括确定性和非确定性的情况；
3.它能求得知识的最小表达式和知识的各种不同颗粒层次；
4.它能从数据中揭示概念简单，易于操作的模式；
5.它能产生精确而易于检查和证实的规则，特别适于智能控制中规则的自动生成。
基本概念：
粗糙集理论是一种研究不精确，不确定性知识的数学工具。
粗糙集理论的知识表达方式一般采用信息表或称为信息系统的形式，它可以表现为四元有序组K=(U,A,V,P)。
其中U为对象的全体，即论域；A是属性全体；V是属性的值域；P为一个信息函数，反映了对象X在K中的完全信息。
粗糙集的思想：
一种类别对应一个概念（类别可以用集合表示，概念可以用规
则描述），知识由概念组成；如果某个知识含有不精确概念，则该知识不精确。
粗糙集对不精确概念的描述方法是通过下近似和上近似概念来描述。
