基于混合神经网络的异常信息流检测模型

• 作者: 朱献文 李景富
• 来源期刊: 信息安全与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 网络安全 流量分析 神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 技术探讨
• 页码范围: 28-30
• 分类号: TP183
• 字数: 2516字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9456.2011.10.008

摘要

针对传统的异常信息流检测方法的不足,设计了一个异常信息流检测模型,该模型采用了神经网络中的决策树算法对信息流进行归纳分类,采用信息增益作为分类属性选择标准来构造规则决策树,针对网络流量进行分析,能提高检测速度。开辟了一条检测异常信息流的新途径。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李景富	黄淮学院国际学院	26	49	4.0	6.0
2	朱献文	黄淮学院国际学院	13	54	4.0	7.0