混合前馈型神经网络在入侵检测中的应用研究

摘要：

提出了一种基于混沌神经元的混合前馈型神经网络,用于检测复杂的网络入侵模式.这种神经网络具有混沌神经元的延时、收集、思维和分类的功能,避免了MLP神经网络仅能识别网络中当前的滥用入侵行为的弱点.对混合网络进行训练后,将该网络用于检测滥用入侵案例.使用模拟网络数据进行仿真,其结果验证了这种混合神经网络在检测有延时特性的、复杂的滥用入侵行为方面的优越性.

关键词： 入侵检测系统 前馈型神经网络 混沌神经网络 滥用入侵行为

作者: 姚羽 于戈 高福祥

作者单位: 东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110006

会议类型: 国内会议

会议名称: 第四届全国计算机支持协同工作与第二届全国智能信息网络联合学术会议暨第四次CSCW学术会议

会议地点: 杭州

会议语种:中文

页码: 222-226

在线出版日期: 2004-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）