基于神经网络与证据理论的入侵检测系统

摘要

针对基于神经网络(ANN)的入侵检测系统(IDS)难以得到足够丰富的实测样本这一问题,引入信息融合的观点,提出了一个基于神经网络与证据理论相结合的入侵检测系统模型.模型的神经网络模块是由自组织映射网络(SOM)和反向误差传播网络(BP)合成的,并将BP网络的输出作为证据,输入到证据理论模块.通过证据理论模块的信息融合,降低了虚警率,提高了检测率.