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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.