| RBF神经网络在入侵检测系统中的应用 |
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| 引用本文： | 姜雪松,刘慧,王新刚,尉秀梅. RBF神经网络在入侵检测系统中的应用[J]. 山东轻工业学院学报, 2006, 20(3): 52-54 |
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| 作者姓名： | 姜雪松 刘慧 王新刚 尉秀梅 |
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| 作者单位： | 山东轻工业学院,现代教育技术中心,山东,济南,250100;山东轻工业学院,现代教育技术中心,山东,济南,250100;山东轻工业学院,现代教育技术中心,山东,济南,250100;山东轻工业学院,现代教育技术中心,山东,济南,250100 |
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| 摘 要： | 入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS）作为一种积极主动的安全防护技术，提供了对内部攻击，外部攻击和误操作的实时保护，在网络系统受到危害之前，拦截和响应入侵。RBF（Radial Basis Function，径向基函数）网络在逼近能力、分类能力和学习速度方面均优于BP网络，能够提高入侵检测性能。本文将主要说明RBF在入侵检测系统中的应用。
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| 关 键 词： | IDS 人工神经网络 RBF |
| 文章编号： | 1004-4280（2006）03-0052-03 |
| 收稿时间： | 2006-03-31 |
| 修稿时间： | 2006-03-31 |
The application of RBF neural network in IDS |
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| JIANG Xue-song,LIU Hui,WANG Xin-gang,WEI Xiu-mei. The application of RBF neural network in IDS[J]. Journal of Shandong Institute of Light Industry(Natural Science Edition), 2006, 20(3): 52-54 |
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| Authors: | JIANG Xue-song LIU Hui WANG Xin-gang WEI Xiu-mei |
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| Affiliation: | Center of Modem Education Techndegy, Shandong Institute of Light Industry, Jinan 250100, China |
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| Abstract: | As an active security-defense technique,Intrusion Detection System(IDS) offers real-time protection against interior,exterior attack and mistaken operation.It can hold up and respond intrusion before the network is endangered.Because RBF(Radial Basis Function) network is better than BP network in its property of optimal approximation,classifying ability and the rapidity of study,RBF can improve the detection performances of IDS.This paper will describe the use of RBF network in IDS. |
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| Keywords: | IDS RBF |
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