基于多神经网络模块的入侵检测技术

• 作者: 周清雷 张俊松
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 神经网络 特征提取 加冲量的BP算法
• 年，卷（期）: 2008,（36）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 55-57
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.36.024

摘要

神经网络应用于入侵检测可以克服传统检测技术的一些不足,如误报率高、对已知攻击的变种无法检测等,然而一般的神经网络模型只能判断系统是否遭到攻击,却无法知道是什么类型的攻击.本文描述的多神经网络模型以及训练方法不但可以判断是否受到攻击,而且可以识别出攻击的类型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周清雷	郑州大学信息工程学院	109	475	10.0	16.0
2	张俊松	郑州大学信息工程学院	2	3	1.0	1.0