基于小波神经网络的服务器预警系统

• 作者: 于泠 陈波
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小波神经网络 服务器 日志 入侵检测
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论文与技术报告
• 页码范围: 343-346
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.0235
• 字数: 2944字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2005.03.015

摘要

提出了采用紧致型小波神经网络来构建服务器预警系统,将小波和神经网络直接融合,使网络训练过程从根本上避免了局部最优等非线性优化问题,小波神经元的低相关性,也使得小波神经网络有更快的收敛速度;将服务器中的日志数据数值化后进行网络训练,获得一个基于小波神经网络的入侵分类器.实验结果,表明小波神经网络系统自适应能力强、学习速度快、预警精度高、在入侵检测领域有良好的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于泠	南京师范大学计算机系	34	533	13.0	22.0
2	陈波	解放军理工大学通信工程学院	7	104	5.0	7.0