基于ART和多克隆网络聚类的入侵检测

摘要：

入侵检测是一种重要的网络安全技术.Denning在1987年提出了通用入侵检测模型,为入侵检测奠定了理论基础.随后发展出误用检测和异常检测两种检测技术.异常检测建立正常行为模型,以是否显著偏离正常模型为依据进行检测,能够发现未知攻击,是目前的研究热点. 传统的检测系统采用有监督的学习算法,需要带标记或完全正常的数据来训练获得正常行为模型.若标记错误,算法将失效.况且,要为训练数据收集到完全正常的数据是不可行的,因此研究无监督的入侵检测是必要的.本文研究自适应共振理论，克隆选择学说和基于ART和多克隆网络的入侵检测算法。

关键词： ART 多克隆网络聚类 入侵检测 网络安全 自适应共振

作者: 白琳 刘明宇

作者单位: 西安邮电学院信息中心,西安,710061

会议类型: 国内会议

会议名称: 第六届中国Rough集与软计算学术研讨会(CRSSC”2006)

会议地点: 浙江金华

会议语种:中文

页码: 179-182

在线出版日期: 2006-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）