混合前馈型神经网络在入侵检测中的应用研究

• 作者: 于戈 姚羽 张守智 邓庆绪 高福祥
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 网络安全 入侵检测系统 前馈型神经网络 混沌神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 432-435
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.08|TP183
• 字数: 3176字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0920.2007.04.015

摘要

提出一种基于混沌神经元的混合前馈型神经网络,用于检测复杂的网络入侵模式.这种神经网络具有混沌神经元的延时、收集、思维和分类的功能,避免了MLP神经网络仅能识别网络中当前的滥用入侵行为的弱点.对混合网络进行训练后,将该网络用于滥用入侵检测.使用DARPA数据集对该方法进行评估,结果表明该方法可有效地提高对具备延时特性的Probe和DOS入侵的检测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高福祥	东北大学信息科学与工程学院	30	201	9.0	13.0
2	邓庆绪	东北大学信息科学与工程学院	41	189	8.0	12.0
3	于戈	东北大学信息科学与工程学院	426	6587	38.0	64.0
4	姚羽	东北大学信息科学与工程学院	12	40	3.0	6.0