| 基于IRBF的入侵检测系统的研究 |
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| 引用本文： | 彭义春,牛熠,胡琦伟.基于IRBF的入侵检测系统的研究[J].计算机应用与软件,2013(9). |
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| 作者姓名： | 彭义春 牛熠 胡琦伟 |
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| 作者单位： | 东莞理工学院城市学院 广东 东莞523106 |
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| 基金项目： | 广东省科技计划项目(2009B010800042)。 |
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| 摘 要： | 入侵检测是一种积极、动态的网络安全防护技术,能够对网络内外攻击进行防御,在保障网络安全方面起着重要的作用。研究一种将基于克隆选择原理的免疫识别算法应用于RBF(Radial Basis Function)神经网络的学习算法。该算法将输入数据作为抗原,抗体作为RBF神经网络的隐层中心,采用最小二乘递推法确定权值,提高了RBF神经网络收敛速度和精度。该算法被成功地运用到入侵检测系统中。理论与实验表明该算法具有较好的检测能力,可以较好地提高入侵检测的效率,降低误报率。
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| 关 键 词： | 入侵检测 径向基函数神经网络 克隆选择 免疫算法 |
RESEARCH ON IRBF-BASED INTRUSION DETECTION SYSTEM |
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| Peng Yichun
,
Niu Yi
,
Hu Qiwei.RESEARCH ON IRBF-BASED INTRUSION DETECTION SYSTEM[J].Computer Applications and Software,2013(9). |
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| Authors: | Peng Yichun Niu Yi Hu Qiwei |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Intrusion detection Radial basis function neural network Clonal selection Immune algorithm |
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