基于 IRBF 的入侵检测系统的研究

• 作者: 彭义春 牛熠 胡琦伟
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 径向基函数神经网络 克隆选择 免疫算法
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 187-190
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 5082字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.09.052

摘要

入侵检测是一种积极、动态的网络安全防护技术，能够对网络内外攻击进行防御，在保障网络安全方面起着重要的作用。研究一种将基于克隆选择原理的免疫识别算法应用于RBF（ Radial Basis Function ）神经网络的学习算法。该算法将输入数据作为抗原，抗体作为RBF神经网络的隐层中心，采用最小二乘递推法确定权值，提高了RBF神经网络收敛速度和精度。该算法被成功地运用到入侵检测系统中。理论与实验表明该算法具有较好的检测能力，可以较好地提高入侵检测的效率，降低误报率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡琦伟	东莞理工学院城市学院	9	13	2.0	3.0
2	牛熠	东莞理工学院城市学院	23	214	7.0	14.0
3	彭义春	东莞理工学院城市学院	11	90	6.0	9.0