| 基于RBF神经网络的多级入侵检测研究 |
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| 引用本文： | 李丽芬. 基于RBF神经网络的多级入侵检测研究[J]. 华北电力大学学报(自然科学版), 2006, 33(6): 85-88 |
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| 作者姓名： | 李丽芬 |
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| 作者单位： | 华北电力大学,计算机科学与技术学院,河北,保定,071003 |
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| 摘 要： | 为了将误用检测技术和异常检测技术结合起来同时应用于入侵检测系统,提出了多级结构的神经网络入侵检测模型,并将基于径向基函数RBF的神经网络应用于提出的多级结构的入侵检测系统中。实验证明,基于RBF神经网络的多级结构的入侵检测系统具有训练时间短、较高的检测率和较低的误检率等性能,它既能检测到已知的入侵也能检测到未知的入侵。
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| 关 键 词： | 入侵检测系统 径向基函数 神经网络 误用检测 异常检测 |
| 文章编号： | 1007-2691(2006)06-0085-04 |
| 修稿时间： | 2005-11-10 |
Multi-level structure intrusion detection system using RBF neural networks |
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| LI Li-fen. Multi-level structure intrusion detection system using RBF neural networks[J]. Journal of North China Electric Power University, 2006, 33(6): 85-88 |
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| Authors: | LI Li-fen |
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| Abstract: | To combine misuse detection technology with anomaly detection technology for intrusion detection system,a multi-level IDS framework using radial basis functions(RBF) neural network is suggested.The experiments show that the proposed IDS can detect the known and unknown intrusions. |
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| Keywords: | intrusion detection system radial basis function(RBF) neural network misuse detection anomaly detection |
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