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提出了结合广义FIR滤波器和传统SOM网络的FSOM模型,以增强SOM对连续型网络攻击的识别能力,给出了相应的学习算法。并采用DARPA的1999年KDD入侵检测评估数据库作为网络的训练和测试数据,经仿真得到的检测率为93.1%,误报率为7.3%,表明该方法用于入侵检测有较好的效果。
一种增强SOM网络识别连续型网络攻击的新方法
【摘 要】
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提出了结合广义FIR滤波器和传统SOM网络的FSOM模型,以增强SOM对连续型网络攻击的识别能力,给出了相应的学习算法。并采用DARPA的1999年KDD入侵检测评估数据库作为网络的训练和测试数据,经仿真得到的检测率为93.1%,误报率为7.3%,表明该方法用于入侵检测有较好的效果。
【机 构】
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电子科技大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2005年10期
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