原文服务方: 现代电子技术       
摘要:
入侵检测作为保障互联网安全的主要措施之一,对于网络入侵的识别和诊断有着重要的意义。将自组织映射(SOM)的思想引入网络入侵检测中,提出了一种基于SOM的网络入侵检测算法。算法通过对SOM神经网络中输出神经元的邻域密度进行排名,同时结合受试者工作特征(ROC)曲线设置邻域密度阈值等方法,使得入侵检测的结果通过输出神经元的邻域密度进行表达,克服了SOM神经网络训练时容易产生畸变导致输出神经元自身的聚类结果难以理解的缺点。通过对算法仿真实验,表明该算法不仅有效而且拥有相当可观的检测率。
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文献信息
篇名 基于改进的自组织映射入侵检测方法
来源期刊 现代电子技术 学科
关键词 自组织映射 神经网络 ROC曲线 入侵检测 聚类分析
年,卷(期) 2015,(23) 所属期刊栏目 通信与信息技术
研究方向 页码范围 80-84
页数 5页 分类号 TN711-34|TP312
字数 语种 中文
DOI 10.16652/j.issn.1004-373x.2015.23.022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张宏 南京理工大学计算机科学与工程学院 181 1427 17.0 29.0
2 徐建 南京理工大学计算机科学与工程学院 62 241 8.0 12.0
3 马超逸 南京理工大学计算机科学与工程学院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
自组织映射
神经网络
ROC曲线
入侵检测
聚类分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
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135074
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