基于SOM的入侵检测方法研究

• 作者: 陈谦 高茂庭
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 自组织特征映射 聚类 入侵检测
• 年，卷（期）: 2010,（7X）
• 页码范围: 5711-5713
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08

摘要

针对现有入侵检测系统识别率低、误报率高的问题,将SOM神经网络应用到入侵检测系统。自组织特征映射神经网络SOM(Self Organizing Feature Maps)作为一种优良的聚类工具,具有无需监督,能自动对输入模式进行聚类的优点。为验证检测方法的有效性,采用KDDCup99的训练集与测试集进行实验。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高茂庭	上海海事大学信息工程学院	83	424	11.0	16.0
2	陈谦	上海海事大学信息工程学院	2	3	1.0	1.0