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ISSN: 2333-9721
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混合前馈型神经网络在入侵检测中的应用研究

, PP. 432-435

Keywords: 网络安全,入侵检测系统,前馈型神经网络,混沌神经网络

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Abstract:

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.

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