混合前馈型神经网络在入侵检测中的应用研究
来源期刊：控制与决策2007年第4期
论文作者：姚羽 高福祥 邓庆绪 于戈 张守智
文章页码：432 - 435
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;
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.
姚羽1，高福祥1，邓庆绪1，于戈1，张守智2
1. 东北大学信息科学与工程学院2. 辽宁省财政厅信息中心
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.
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;
