基于神经网络的入侵检测系统的设计与实现

• 作者: 汪洁
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 感知器 BP网络
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 320-322
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 2578字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.05.090

摘要

由于传统的入侵检测系统无法识别未知攻击,为了弥补其不足,设计和实现一个基于蜜罐和BP神经网络的入侵检测系统BPIDS.该系统包含两阶段检测模型,它们分别是应用感知器学习方法的感知器检测模型和应用BP神经网络的BP网络检测模型.其中感知器检测模型用于划分正常类和攻击类,而BP网络检测模型则在此基础上对一些具体的攻击类型进行识别.最后,设计实验对BPIDS的检测能力进行测试.实验结果表明,BPIDS对被监控网络中的入侵行为具有较好的检测率和较低的误报率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪洁	中南大学信息科学与工程学院	16	97	5.0	9.0