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基于混沌神经元的延时滥用入侵检测模型
被引量：
4
1
作者
姚羽
高福祥
于戈
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第8期1370-1373,共4页
在研究混沌神经元延时特性的基础上 ,构建了MLP/CNN混合前馈型神经网络 .提出基于混沌神经元的滥用入侵检测模型 ,它既具备MLP的分类功能 ,又具有混沌神经元的延时、收集和思维判断功能 ,具有灵活的延时分类特性 ,因而能够有效地识别分...
在研究混沌神经元延时特性的基础上 ,构建了MLP/CNN混合前馈型神经网络 .提出基于混沌神经元的滥用入侵检测模型 ,它既具备MLP的分类功能 ,又具有混沌神经元的延时、收集和思维判断功能 ,具有灵活的延时分类特性 ,因而能够有效地识别分布式入侵 .使用从网络数据流中获取的样本 ,以FTP口令穷举法入侵为例 ,对该模型进行仿真和整体测试 ,结果表明可以依据实际情况设置入侵判据 ,本文对FTP入侵检测的精确率在 98%以上 ,误报率和漏报率均小于 2 % .该模型可以推广到检测分布式DOS等具有延时特性的攻击行为和具有延时分类要求的其它系统中 .
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关键词
滥用入侵检测
MLP/CNN混合神经网络
混沌神经元
延时分类
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职称材料
一种耗散型混沌神经元及其延时分类
被引量：
1
2
作者
姚羽
高福祥
于戈
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第9期825-828,共4页
讨论了离散的、耗散型非线性神经元模型动力学·数值模拟表明模型中带有非零衰减系数时,自抑制神经元呈现出复杂的动力学模式,其中包括倍周期分叉通往混沌·利用混沌神经元对BP网络结果进行后处理,组成BP/CNN混合神经网络,利用...
讨论了离散的、耗散型非线性神经元模型动力学·数值模拟表明模型中带有非零衰减系数时,自抑制神经元呈现出复杂的动力学模式,其中包括倍周期分叉通往混沌·利用混沌神经元对BP网络结果进行后处理,组成BP/CNN混合神经网络,利用其倒分岔特性实现延时分类·构建的BP/CNN对典型的具有延时特性行为的SYNflooding滥用入侵进行检测,结果表明该混合神经网络具有灵活的延时分类能力,扩展了BP神经网络的计算能力,提供了一种新的分类处理方法,可以推广到识别其他延时分类的事件中·
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关键词
耗散型神经元
混沌神经网络
延时分类
SYN
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滥用入侵检测
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职称材料
题名
基于混沌神经元的延时滥用入侵检测模型
被引量：
4
1
作者
姚羽
高福祥
于戈
机构
东北大学信息科学与工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第8期1370-1373,共4页
基金
国家自然科学基金 (No .60 1 730 51 )
国家教育部博士点基金 (No.2 0 0 30 1 4 50 2 9)
+1 种基金
教育部高等学校优秀青年教师教学和科研奖励基金
国家 863项目 (No .2 0 0 3AA41 4 2 1 0 )
文摘
在研究混沌神经元延时特性的基础上 ,构建了MLP/CNN混合前馈型神经网络 .提出基于混沌神经元的滥用入侵检测模型 ,它既具备MLP的分类功能 ,又具有混沌神经元的延时、收集和思维判断功能 ,具有灵活的延时分类特性 ,因而能够有效地识别分布式入侵 .使用从网络数据流中获取的样本 ,以FTP口令穷举法入侵为例 ,对该模型进行仿真和整体测试 ,结果表明可以依据实际情况设置入侵判据 ,本文对FTP入侵检测的精确率在 98%以上 ,误报率和漏报率均小于 2 % .该模型可以推广到检测分布式DOS等具有延时特性的攻击行为和具有延时分类要求的其它系统中 .
关键词
滥用入侵检测
MLP/CNN混合神经网络
混沌神经元
延时分类
Keywords
misuse intrusion detection
hybrid MLP/CNN neural network
chaotic neuron
time-delay classification
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
一种耗散型混沌神经元及其延时分类
被引量：
1
2
作者
姚羽
高福祥
于戈
机构
东北大学信息科学与工程学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第9期825-828,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60173051)
国家教育部博士点基金资助项目(20030145029)
+1 种基金
教育部高等学校优秀青年教师教学和科研奖励基金资助项目
国家高技术研究发展计划项目(2003AA414310).
文摘
讨论了离散的、耗散型非线性神经元模型动力学·数值模拟表明模型中带有非零衰减系数时,自抑制神经元呈现出复杂的动力学模式,其中包括倍周期分叉通往混沌·利用混沌神经元对BP网络结果进行后处理,组成BP/CNN混合神经网络,利用其倒分岔特性实现延时分类·构建的BP/CNN对典型的具有延时特性行为的SYNflooding滥用入侵进行检测,结果表明该混合神经网络具有灵活的延时分类能力,扩展了BP神经网络的计算能力,提供了一种新的分类处理方法,可以推广到识别其他延时分类的事件中·
关键词
耗散型神经元
混沌神经网络
延时分类
SYN
floading
滥用入侵检测
Keywords
dissipative neuron
chaotic neural network
time-delay classification
SYN flooding
misuse intrusion detection
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
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1
基于混沌神经元的延时滥用入侵检测模型
姚羽
高福祥
于戈
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
4
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职称材料
2
一种耗散型混沌神经元及其延时分类
姚羽
高福祥
于戈
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
1
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职称材料
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