基于学习Petri网的网络入侵检测方法

• 作者: 危胜军 胡昌振 高秀峰
• 来源期刊: 兵工学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机系统结构 入侵检测 学习Petri网 神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 页码范围: 269-272
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 2863字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1093.2006.02.018

摘要

基于神经网络的入侵检测方法存在学习速度慢,不易收敛,分类能力不足等缺点.采用学习Petri网(LPN)建立了对网络入侵的检测分类方法,该方法在非线性和不连续函数的实现上优于神经网络,实验结果表明:基于LPN的入侵分类相对于相同结构的神经网络具有更高的识别精度以及更快的学习速率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡昌振	北京理工大学网络安全技术实验室	94	755	13.0	21.0
2	危胜军	北京理工大学网络安全技术实验室	19	178	6.0	13.0
3	高秀峰	北京理工大学网络安全技术实验室	5	25	4.0	5.0