基于RBF和Elman混合神经网络的入侵检测系统的研究

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ERICAMBER

【摘要】

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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

【作者】

：

于延王建华张军

【机构】

：

哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院

【出处】

：

微电子学与计算机

【发表日期】

：

2009年8期

【关键词】

：

入侵检测系统异常检测误用检测混合神经网络 IDS anomaly detection misuse detection Hybrid Neural

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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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