基于SOM-BP复合神经网络的多Agent入侵检测系统

• 作者: 傅秀芬 许素霞 黄群群
• 来源期刊: 科技创新导报
• 学科: 工学
• 关键词: 自组织特征映射 聚奏 SOM-BP神经网络 移动代理
• 年，卷（期）: 2009,（17）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 7-8
• 页数: 2页
• 分类号: TN915.08
• 字数: 3024字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-098X.2009.17.004

摘要

针对现有入侵检测系统识别率低、误报率高的问题,论文采用SOM-BP复合神经网络技术,结合Agent技术应用到入侵检测系统,利用模糊SOM神经网络的自组织特性对网络数据流量强度进行建模和聚类,使用BP神经网络进行入侵企图的识别.提出一个基于SOM-BP复合神经网络的多Agent入侵检测模型,描述了模型体系结构及其工作流程.通过实验证明系统有较高的识别率和较低的误报率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅秀芬	广东工业大学计算机学院	93	758	14.0	20.0
2	许素霞	广东工业大学计算机学院	6	34	4.0	5.0
3	黄群群	广东工业大学计算机学院	1	1	1.0	1.0