%0 Journal Article
%T 混合前馈型神经网络在入侵检测中的应用研究
%A 姚羽
%A 高福祥
%A 邓庆绪
%A 于戈
%A 张守智
%J 控制与决策
%P 432-435
%D 2007
%X 提出一种基于混沌神经元的混合前馈型神经网络,用于检测复杂的网络入侵模式.这种神经网络具有混沌神经元的延时,收集,思维和分类的功能,避免了MLP神经网络仅能识别网络中当前的滥用入侵行为的弱点.对混合网络进行训练后,将该网络用于滥用入侵检测.使用DARPA数据集对该方法进行评估,结果表明该方法可有效地提高对具备延时特性的Probe和DOS入侵的检测性能.
%K 网络安全
%K 入侵检测系统
%K 前馈型神经网络
%K 混沌神经网络
%U http://www.kzyjc.net:8080/CN/abstract/abstract9042.shtml