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基于模糊SOFM的网络入侵检测方法
1
作者
胡玉荣
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第11期155-156,159,共3页
针对目前入侵检测系统误报率过高、检测率不高和对未知入侵检测能力有限的缺陷,提出一种基于模糊SOFM的网络入侵检测方法,经训练后可形成一个稳定的神经网络系统,有效地识别网络正常行为和异常行为。采用KDD99数据集对系统进行实验,结...
针对目前入侵检测系统误报率过高、检测率不高和对未知入侵检测能力有限的缺陷,提出一种基于模糊SOFM的网络入侵检测方法,经训练后可形成一个稳定的神经网络系统,有效地识别网络正常行为和异常行为。采用KDD99数据集对系统进行实验,结果表明,系统在保持误报率低于3%的情况下,入侵检测率最高可以达到92%以上。
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关键词
入侵检测
神经网络
模糊技术
自组织特征映射
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职称材料
题名
基于模糊SOFM的网络入侵检测方法
1
作者
胡玉荣
机构
荆楚理工学院计算机系
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第11期155-156,159,共3页
基金
国家自然科学基金资助重点项目(60463004)
湖北省教育厅科研基金资助项目(B200767002)
荆楚理工学院自然科学基金资助项目(ZR200601)
文摘
针对目前入侵检测系统误报率过高、检测率不高和对未知入侵检测能力有限的缺陷,提出一种基于模糊SOFM的网络入侵检测方法,经训练后可形成一个稳定的神经网络系统,有效地识别网络正常行为和异常行为。采用KDD99数据集对系统进行实验,结果表明,系统在保持误报率低于3%的情况下,入侵检测率最高可以达到92%以上。
关键词
入侵检测
神经网络
模糊技术
自组织特征映射
Keywords
intrusion detection
neural network
fuzzy technology
Self-Organizing Feature Map（SOFM）
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊SOFM的网络入侵检测方法
胡玉荣
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008
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