一种轻量级自适应入侵检测系统

• 作者: 戴冠中 马俊
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: IDS 数据挖掘 ChiSquare 神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 页码范围: 5-8
• 页数: 4页
• 分类号: TP31
• 语种: 中文

摘要

入侵检测系统是信息安全的关键组成部分.提出一种轻量级的智能IDS模型.该模型结合ChiSquare算法和神经网络,采用神经网络搭建的模糊神经网络(FNN)模型,ChiSquare算法进行特征选择,对模型进行训练,有效利用模糊逻辑对入侵检测系统中的不确定性问题具有较强的适应性和神经网络自动搭建模型的特性,较大程度地提高了IDS模型的搭建速度和IDS的检测率.在对KDD1999数据集的检测中,该模型表现出较好的性能,可以被应用到实时的检测当中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴冠中	西北工业大学自动化学院	280	4169	31.0	53.0
2	马俊	西北工业大学自动化学院	10	37	4.0	6.0