遗传算法优化的混合神经网络入侵检测系统

• 作者: 宋井峰 岳新 马海峰
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 BP神经网络 遗传算法 Snort
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 通信保密
• 页码范围: 106-108
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 2785字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2009.09.037

摘要

针对入侵检测系统大都采用单一的检测模式,难以有效地处理漏报、误报和对未知攻击无法有效识别的问题,分析不同类型网络流量的特征,文中提出一种将BP网络、遗传算法和Snort相结合的混合式入侵检测系统,综合了异常检测和误用检测的优点,克服了单一检测模式的不足.实验结果表明,该方法能有效提高入侵检测系统的检测率和准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马海峰	黑龙江科技学院计算机与信息工程学院	14	69	5.0	7.0
2	宋井峰	黑龙江科技学院计算机与信息工程学院	5	33	3.0	5.0
3	岳新	黑龙江科技学院计算机与信息工程学院	6	21	2.0	4.0