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智能入侵检测Agent中基于神经网络的结构学习算法 被引量:4
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作者 马绚 张瑞山 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2006年第1期102-104,共3页
智能入侵检测 Agent 实现智能化学习的关键是自适应专家系统的学习引擎。本文提出了一种基于神经网络的结构学习算法,弥补了智能入侵检测 Agent 中初始知识库不完善的缺点,为解决智能入侵检测 Agent 智能学习的困难提供了一条新的途径。
关键词 智能入侵检测 agent 神经网络 结构学习
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基于改进BP神经网络的智能Agent分布式入侵检测系统 被引量:1
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作者 李明 程显毅 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第1期105-107,共3页
针对目前入侵检测技术存在问题。根据通用入侵检测框架CIDF,给出了一个基于改进BP神经网络的多Agent分布式入侵检测模型MAIDMBN(Multi-Agent Distributed Intrusion Detection Model Based on Improved BP Neural Network),该模型采用... 针对目前入侵检测技术存在问题。根据通用入侵检测框架CIDF,给出了一个基于改进BP神经网络的多Agent分布式入侵检测模型MAIDMBN(Multi-Agent Distributed Intrusion Detection Model Based on Improved BP Neural Network),该模型采用了异常检测与误用检测相结合和基改进BP算法的学习机制。MAIDMBN的实验结果表明在误报率、漏报率有一定的改善,系统能进行有效的检测。 展开更多
关键词 入侵检测 智能agent BP神经网络 分布式 MAIDMBN
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海洋涡旋智能检测研究进展
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作者 徐广珺 施宇诚 +6 位作者 余洋 谢华荣 谢文鸿 刘婧媛 林夏艳 刘宇 董昌明 《海洋学研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期38-50,共13页
海洋涡旋是一种常见的海洋现象,在全球海洋物质和能量的输运中起着重要作用。随着海洋研究技术手段的不断提升,各类海洋涡旋检测方法应运而生。传统涡旋检测方法应用广泛,但其过度依赖于专家经验设置阈值和持续的人工干预,存在检测误差... 海洋涡旋是一种常见的海洋现象,在全球海洋物质和能量的输运中起着重要作用。随着海洋研究技术手段的不断提升,各类海洋涡旋检测方法应运而生。传统涡旋检测方法应用广泛,但其过度依赖于专家经验设置阈值和持续的人工干预,存在检测误差较大、工作效率低以及全球普适性差等问题,难以适应复杂多变的海洋环境。当前人工智能快速发展,其在海洋涡旋智能检测中能够自动、快速地提取图像深层特征,有效解决海洋现象特征相似度高、几何差异大的问题。该文立足于当前海洋涡旋智能检测的发展现状,从编码器-解码器结构、全卷积神经网络、多尺度上下文方法和注意力机制等方面回顾了不同深度学习方法在海洋涡旋智能检测中的应用,以期为海洋涡旋研究提供一些启示和参考。 展开更多
关键词 海洋涡旋 人工智能 特征检测 深度学习 编码器-解码器结构 全卷积神经网络 多尺度上下文方法 注意力机制
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面向入侵检测的元图神经网络构建与分析 被引量:6
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作者 王振东 徐振宇 +1 位作者 李大海 王俊岭 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期1530-1548,共19页
网络入侵样本数据特征间存在未知的非欧氏空间图结构关系,深入挖掘并利用该关系可有效提升网络入侵检测方法的检测效能.对此,设计一种元图神经网络(Meta graph neural network,MGNN),MGNN能够对样本数据特征内部隐藏的图结构关系进行挖... 网络入侵样本数据特征间存在未知的非欧氏空间图结构关系,深入挖掘并利用该关系可有效提升网络入侵检测方法的检测效能.对此,设计一种元图神经网络(Meta graph neural network,MGNN),MGNN能够对样本数据特征内部隐藏的图结构关系进行挖掘与利用,在应对入侵检测问题时优势明显.首先,设计元图网络层(Meta graph network layer,MGNL),挖掘出样本数据特征内部隐藏的图结构关系,并利用该关系对样本数据的原始特征进行更新;然后,针对MGNN存在的图信息传播过程中父代信息湮灭现象提出反信息湮灭策略,并设计了注意力损失函数,简化MGNN中实现注意力机制的运算过程.KDD-NSL、UNSW-NB15、CICDoS2019数据集上的实验表明,与经典深度学习算法深度神经网络(Deep neural network,DNN)、卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)、循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)、长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)和传统机器学习算法支持向量机(Support vector machine,SVM)、决策树(Decision tree,DT)、随机森林(Random forest,RF)、K-最近邻(K-nearest neighbor,KNN)、逻辑回归(Logistic regression,LR)相比,MGNN在准确率、F1值、精确率、召回率评价指标上均具有良好效果. 展开更多
关键词 入侵检测 元图神经网络 深度学习 图结构
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基于深度学习的智能录波器远程运维入侵检测 被引量:3
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作者 晋龙兴 刘子俊 +2 位作者 黄福全 周瑜 曹小京 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第12期3331-3339,共9页
智能录波器在电力继电保护系统实时监测中应用广泛,传统基于规则的防御方法不能够满足电网系统日益增长的防御需求,针对这一问题,提出一种基于深度学习的智能录波器远程运维入侵检测方法。实验结果表明,基于神经网络的智能录波器远程运... 智能录波器在电力继电保护系统实时监测中应用广泛,传统基于规则的防御方法不能够满足电网系统日益增长的防御需求,针对这一问题,提出一种基于深度学习的智能录波器远程运维入侵检测方法。实验结果表明,基于神经网络的智能录波器远程运维入侵检测方法可以高效、准确地完成针对智能录波器远程运维的入侵检测,保障其远程运维的安全性和可靠性。 展开更多
关键词 智能录波器 深度学习 远程运维 入侵检测 神经网络
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