一种基于Hopfield网络的异常检测方法

• 作者: 杨天奇
• 来源期刊: 通讯和计算机：中英文版
• 学科: 工学
• 关键词: 反馈神经网络 入侵检测 异常检测
• 年，卷（期）: 2005,（8）
• 页码范围: 69-72
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.08

摘要

目前的入侵检测系统缺乏从先前所观察到的进攻进行概括并检测已知攻击的细微变化的能力。本文描述了一种基于最小二乘估计（LS）模型的入侵检测算法，该算法利用神经网络的特点，具有从先前观测到的行为追行概括进而判断将来可能发生的行为的能力。本文在前人工作的基础上提出了一种在异常检测中用反馈神经网络构建程序行为的特征轮廓的思想，给出了神经网络算法的选择和应用神经网络的设计方案。实验表明在异常检测中用反馈神经网络构建程序行为的特征轮廓，能够大大提高检测系统对偶然事件和入侵变异的自适应性和异常检测的速度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨天奇	暨南大学计算机科学系	44	282	9.0	14.0