基于Boosting RBF神经网络的入侵检测

• 作者: 党长青 刘洁 牛分中
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 Boosting方法 RBF神经网络 正交最小二乘法
• 年，卷（期）: 2008,（15）
• 所属期刊栏目: 网络、通信、安全
• 页码范围: 118-120
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 4256字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.15.038

摘要

提出一种新颖的基于boosting RBF神经网络的入侵检测方法.将模糊聚类和神经网络技术相结合,提出基于改进的FCM算法和OLS算法相结合的FORBF算法,为了提高RBF神经网络的泛化能力,采用Boosting方法,进行网络集成.以"KDD Cup 1999 Data"网络连接数据集训练神经网络并仿真实验,得到了较高的检测率和较低的误警率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘洁	唐山学院信息工程二系	7	23	3.0	4.0
2	党长青	唐山学院信息工程二系	19	81	5.0	8.0
3	牛分中	唐山学院信息工程二系	10	34	3.0	5.0