基于RBF神经网络的多级入侵检测研究

• 作者: 李丽芬
• 来源期刊: 华北电力大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测系统 径向基函数 神经网络 误用检测 异常检测
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 85-88
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3671字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2691.2006.06.020

摘要

为了将误用检测技术和异常检测技术结合起来同时应用于入侵检测系统,提出了多级结构的神经网络入侵检测模型,并将基于径向基函数RBF的神经网络应用于提出的多级结构的入侵检测系统中.实验证明,基于RBF神经网络的多级结构的入侵检测系统具有训练时间短、较高的检测率和较低的误检率等性能,它既能检测到已知的入侵也能检测到未知的入侵.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李丽芬	华北电力大学计算机科学与技术学院	15	129	7.0	11.0