基于机器学习的入侵检测技术概述

• 作者: 张义荣 王国玉 肖顺平 鲜明
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 机器学习 数据挖掘 神经网络 遗传算法 粗糙集 支持向量机 人工免疫
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 7-10,86
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 6208字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.02.002

摘要

基于机器学习的入侵检测方法是大规模、高带宽网络环境下实现对网络攻击智能检测的关键技术之一.该文对目前主流的基于机器学习的各种入侵检测方法进行了简要介绍和评述,并结合网络攻击的发展趋势,阐述了入侵检测机器学习方法的发展方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖顺平	国防科技大学电子科学与工程学院	236	2807	27.0	37.0
2	张义荣	国防科技大学电子科学与工程学院	12	382	9.0	12.0
3	鲜明	国防科技大学电子科学与工程学院	47	761	14.0	26.0
4	王国玉	国防科技大学电子科学与工程学院	91	1432	21.0	33.0