基于改进的GHSOM的入侵检测研究

• 作者: 夏敏 姜电波 杨雅辉 沈晴霓
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 网络安全 入侵检测 神经网络 生长型分级自组织映射
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 技术报告
• 页码范围: 121-126
• 分类号: TP393.08
• 字数: 5226字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-436X.2011.01.016

摘要

提出了一种基于改进的生长型分级自组织映射(GHSOM,growing hierarchical self-organizing maps)神经网络的入侵检测方法.改进的GHSOM具有传统GHSOM多层分级的特点,同时能够处理含有数值类型成员和字符类型成员的混合输入模式向量,提高了入侵检测的效率.对KDD Cup 99数据集和模拟数据集进行的入侵检测模拟实验表明,改进的GHSOM算法对各种类型的攻击有着较高的检测率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈晴霓	北京大学软件与微电子学院	20	249	9.0	15.0
2	杨雅辉	北京大学软件与微电子学院	19	236	8.0	15.0
3	姜电波	北京大学软件与微电子学院	2	40	2.0	2.0
4	夏敏	北京大学软件与微电子学院	4	50	3.0	4.0