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基于RBF和Elman混合神经网络的入侵检测系统的研究

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提出一种基于RBF和Elman混合神经网络模型的入侵检测系统,本模型具有记忆功能,可以有效地检测离散而又相联系的攻击行为,RBF网络是一个实时的模式分类器,而Elman网络实现了对事件的记忆能力,基于此混合模型的入侵检测系统使用DARPA数据集进行测试评估,使用ROC曲线直观的显示测试的结果,实验证明基于此混合模型的入侵检测系统可以有效地提高检测率,降低误报率和漏报率.

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来源
《2009年全国开放式分布与并行计算学术年会》|2009年|155-157162|共4页
会议地点乌鲁木齐
作者
于延; 王建华; 张军;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
入侵检测系统; 异常检测; 误用检测; 混合神经网络; 攻击行为; 模式分类器;
入库时间 2022-08-17 10:45:48

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