基于层次自组织特征映射的网络异常检测系统数据分析器

陈婷婷; 方滨兴; 郑军

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基于层次自组织特征映射的网络异常检测系统数据分析器

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提出将层次自组织特征映射神经网络算法应用于网络异常检测,算法自顶向下逐层生成神经网络结构并细化聚类,将神经元的组织和连接方式从平面扩展到层次与平面连接相结合,大大加速了获胜神经元的搜寻过程.基于此种算法,设计并实现了网络异常检测系统中的数据分析器HSOMDA,在DARPA 1999数据集上的实验表明其具有较高的检测性能和时间性能.

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来源
《计算机应用与软件》|2006年第5期|3-48|共3页
作者
陈婷婷; 方滨兴; 郑军;
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作者单位

哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心,黑龙江,哈尔滨,150001;

哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心,黑龙江,哈尔滨,150001;

哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心,黑龙江,哈尔滨,150001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
异常检测; 聚类; 层次自组织特征映射;

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