| 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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| 引用本文： | 于延,王建华,张军.基于RBF和Elman混合神经网络的入侵检测系统的研究[J].微电子学与计算机,2009,26(8). |
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| 作者姓名： | 于延 王建华 张军 |
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| 作者单位： | 哈尔滨师范大学,计算机科学与信息工程学院,黑龙江,哈尔滨,150025 |
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| 基金项目： | 黑龙江省计算机应用技术重点学科项目，黑龙江省智能教育与信息工程重点实验室项目，黑龙江省教育厅科研项目 |
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| 摘 要： | 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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| 关 键 词： | 入侵检测系统 异常检测 误用检测 混合神经网络 |
Researches on Intrusion Detection System Based on RBF and Elman Hybrid Neural Network |
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| YU Yan,WANG Jian-hua,ZHANG Jun.Researches on Intrusion Detection System Based on RBF and Elman Hybrid Neural Network[J].Microelectronics & Computer,2009,26(8). |
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| Authors: | YU Yan WANG Jian-hua ZHANG Jun |
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