基于模糊积分的多神经网络入侵检测模型研究

摘要：

入侵检测技术是一种主动保护网络安全的技术,它是继防火墙、数据加密等传统的网络安全保护措施后的又一种安全保障技术.但现有的入侵检测系统不但误报率高,且实时性差,这是由于入侵检测需要处理大量数据,数据挖掘技术的优势在于能从大量数据中发现特征和模式.为了提高基于数据挖掘的入侵检测的准确率,将模糊积分和数据挖掘中神经网络技术应用在入侵检测中,提出一种基于模糊积分的多神经网络入侵检测模型.

关键词： 入侵检测 数据挖掘 神经网络 模糊积分

作者: 马晓雪 庞志刚

作者单位: 河北大学医学部,保定,071000

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二届中国可信计算与信息安全学术会议

会议地点: 河北保定

会议语种:中文

页码: 561-564

在线出版日期: 2006-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）