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基于神经网络的入侵检测模型研究

Intrusion detection model research based on neural network

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【作者】 祝洪杰刘和汪宁姚进

【Author】 ZHU Hong-jie1,LIU He2,WANG Ning1,YAO Jin1 (1.School of Computer Science and Technology,Shandong Institute of Light Industry,Jinan 250353,China;2.Jinan Water Group,Jinan 250012,China)

【机构】 山东轻工业学院信息科学与技术学院济南水业集团有限公司山东轻工业学院信息科学与技术学院 山东济南250353山东济南250012山东济南250353

【摘要】 提出了将学习向量量化神经网络用于入侵检测系统的方法,并给出了基于学习向量量化神经网络的网络入侵检测系统模型结构。仿真实验结果表明,运用学习向量量化神经网络检测入侵,可以达到较高的准确检测率,是一种有效的入侵检测手段。

【Abstract】 The paper puts forward the method applying LVQ neural network in intrusion detection system and gives the structure of intrusion detection system based on LVQ neural network.In the end,a simulation experiment in MATLAB has been carried out.The result expresses that the intrusion detection system based on LVQ neu ral network can attain a higher accurate examination rate.So it is an effective intrusion detection method.

【关键词】 入侵检测系统神经网络学习向量量化神经网络
【Key words】 IDSNNLVQ NN
  • 【文献出处】 山东轻工业学院学报(自然科学版) ,Journal of Shandong Institute of Light Industry(Natural Science Edition) , 编辑部邮箱 ,2007年02期
  • 【分类号】TP393.08;TP183
  • 【被引频次】3
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