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混合前馈型神经网络在入侵检测中的应用研究

来源期刊:控制与决策2007年第4期

论文作者:姚羽 高福祥 邓庆绪 于戈 张守智

文章页码:432 - 435

关键词:网络安全;入侵检测系统;前馈型神经网络;混沌神经网络;

摘    要:提出一种基于混沌神经元的混合前馈型神经网络,用于检测复杂的网络入侵模式.这种神经网络具有混沌神经元的延时、收集、思维和分类的功能,避免了MLP神经网络仅能识别网络中当前的滥用入侵行为的弱点.对混合网络进行训练后,将该网络用于滥用入侵检测.使用DARPA数据集对该方法进行评估,结果表明该方法可有效地提高对具备延时特性的Probe和DOS入侵的检测性能.

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混合前馈型神经网络在入侵检测中的应用研究

姚羽1,高福祥1,邓庆绪1,于戈1,张守智2

1. 东北大学信息科学与工程学院2. 辽宁省财政厅信息中心

摘 要:提出一种基于混沌神经元的混合前馈型神经网络,用于检测复杂的网络入侵模式.这种神经网络具有混沌神经元的延时、收集、思维和分类的功能,避免了MLP神经网络仅能识别网络中当前的滥用入侵行为的弱点.对混合网络进行训练后,将该网络用于滥用入侵检测.使用DARPA数据集对该方法进行评估,结果表明该方法可有效地提高对具备延时特性的Probe和DOS入侵的检测性能.

关键词:网络安全;入侵检测系统;前馈型神经网络;混沌神经网络;

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