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混合前馈型神经网络在入侵检测中的应用研究

来源 :控制与决策 | 被引量 : 0次 | 上传用户：PLF119

【摘 要】

：

提出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

【作 者】

：

姚羽 高福祥 邓庆绪 于戈 张守智 

【机 构】

：

东北大学信息科学与工程学院,辽宁省财政厅信息中心

【出 处】

：

控制与决策

【发表日期】

：

2007年4期

【关键词】

：

网络安全 入侵检测系统 前馈型神经网络 混沌神经网络 Network security  Intrusion detection system  Feedfor 

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提出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，将该网络用于滥用入侵检测．使用DARPA数据集对该方法进行评估，结果表明该方法可有效地提高对具备延时特性的Probe和DOS入侵的检测性能．

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