基于MSNN模型的网络安全入侵检测

• 作者: 党艳军 朱韶平 肖永良
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 网络安全 入侵检测 MSNN模型 系统调用顺序特性 系统调用频度特性
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 182-185
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.201904034

摘要

为解决网络系统入侵行为升级快,隐蔽性强和随机性高等严重安全问题,结合入侵检测系统信息的特点,提出一种基于MSNN模型的入侵检测算法.首先提取系统调用顺序特性和频度特性,然后利用多级Sigmoid神经网络中的Sigmoid神经元具有微调网络的作用,且能让神经元产生多元反应进行多类分类,构建类似于大脑神经突触网络信息处理的MSNN模型,实现网络安全入侵检测.实验结果表明,该算法的检测精度高、抗干扰能力强,具有良好的检测效果和较高的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖永良	湖南财政经济学院信息管理系	18	28	3.0	4.0
2	朱韶平	珠海城市职业技术学院电子信息工程学院	2	1	1.0	1.0
3	党艳军	珠海城市职业技术学院电子信息工程学院	2	0	0.0	0.0