【摘 要】
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提出了一种基于模糊神经网络的入侵检测系统,利用神经网络的学习能力,对不清楚规则的复杂系统的输入输出特性进行适当的非线性划分,自动形成规则集和相加的隶属关系,克服了在多维空间上经验性的确定隶属函数的困难.新的体系结构采用网络处理器在网络底层实现数据的采集与分析,并建立了一个原型系统.试验证明,具有较好的入侵检测能力和较低的误报率,而且,能够检测出未知的入侵行为。
【机 构】
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湖南农业大学计算机与信息工程学院,长沙,410128;广东商学院广东省电子商务市场应用技术重点实验室,广州,510320;广东商学院广东省电子商务市场应用技术重点实验室,广州,510320
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提出了一种基于模糊神经网络的入侵检测系统,利用神经网络的学习能力,对不清楚规则的复杂系统的输入输出特性进行适当的非线性划分,自动形成规则集和相加的隶属关系,克服了在多维空间上经验性的确定隶属函数的困难.新的体系结构采用网络处理器在网络底层实现数据的采集与分析,并建立了一个原型系统.试验证明,具有较好的入侵检测能力和较低的误报率,而且,能够检测出未知的入侵行为。
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