一种基于RBF-HMM的网络入侵检测方法研究

• 作者: 文志诚 陈小丽
• 来源期刊: 网络安全技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: RBF-HMM 向量量化 前(后)向评估算法 入侵检测
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 网络安全
• 页码范围: 9-11
• 分类号: TP3
• 字数: 3278字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-6833.2011.01.003

摘要

本文提出了基于RBF-HMM模型的网络入侵检测方法,给出了该模掣的训练和识别方法.因为HMM模型的分类决策能力和对不确定信息的描述能力不理想,而人工神经网络对动志时间序列的建模能力尚不尽如人意,所以将RBF神经网络集成到HMM框架中,用RBF神经网络为HMM提供状态概牢输出.通过RBF神经网络的粗分类,克服了HMM的缺陷,提高了系统的分类识刖能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	文志诚	湖南工业大学计算机与通信学院	49	279	10.0	14.0
2	陈小丽	湖南工业大学计算机与通信学院	2	6	2.0	2.0