基于神经网络集成的入侵检测系统

• 作者: 徐敏 沈晓红 顾颀
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络集成 数据筛选 入侵检测
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 计算机网络与信息安全
• 页码范围: 60-63
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3099字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2011.10.011

摘要

目前,较为成熟的入侵检测系统普遍存在检测率偏低、对新的入侵不够敏感等问题,影响了系统的整体性能.在深入研究的基础上,本文提出了一种基于神经网络集成的入侵检测方法.该方法采用神经网络集成分类技术,在去除冗余数据的基础上对成员网络进行训练,并通过动态的方法确定成员网络的个数,最终通过神经网络对成员网络结果进行融合,以提高系统的整体性能.理论和实验表明,该方法能在保证成员网络差异性的同时提高入侵的检测率,具有较好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈晓红	南通大学计算机科学与技术学院	15	40	4.0	5.0
2	徐敏	南通大学计算机科学与技术学院	26	123	7.0	10.0
3	顾颀	南通大学计算机科学与技术学院	6	26	3.0	5.0