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一种基于改进的BP神经网络的入侵检测方法 被引量:4

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摘要 传统的基于神经网络的入侵检测系统学习量大,导致检测系统训练时间过长,检测实时性差且效果不好,还增加了系统资源的消耗。为提高学习速度和改善检测效果,文章提出了一种基于改进的BP神经网络的入侵检测方法,该方法对传统的BP神经网络进行分割的学习和训练。实验结果表明,该算法提高了入侵检测的速度和降低了系统资源的消耗、同时也减小了学习中的出错几率。
出处 《计算机时代》 2009年第3期13-15,共3页 Computer Era
基金 湖南省教育厅项目(05C004)
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参考文献1

二级参考文献46

  • 1LEE W,STOLFO S,MOK K. A data mining framework for adaptive intrusion detection[EB/OL]. http://www.cs.columbia.edu/~sal/ hpapers/framework.ps.gz.
  • 2LEE W, STOLFO S J, MOK K. Algorithms for mining system audit data[EB/OL]. http://citeseer.ist.psu.edu/lee99algorithms.html. 1999.
  • 3KRUEGEL C, TOTH T, KIRDA E.Service specific anomaly detection for network intrusion detection[A]. Proceedings of the 2002 ACM Symposium on Applied Computing[C]. Madrid, Spain, 2002. 201-208.
  • 4LIAO Y, VEMURI V R. Use of text categorization techniques for intrusion detection[A]. 11th USENIX Security Symposium[C]. San Francisco, CA, 2002.
  • 5An extensible stateful intrusion detection system[EB/OL]. http://www.cs.ucsb.edu/~kemm/NetSTAT/doc/index.html.
  • 6ILGUN K. USTAT: A Real-Time Intrusion Detection System for UNIX[D]. Computer Science Dep University of California Santa Barbara, 1992.
  • 7The open source network intrusion detection system [EB/OL]. http://www.snort.org/.
  • 8KO C, FINK G, LEVITT K. Automated detection of vulnerabilities in privileged programs by execution monitoring[A]. Proceedings of the 10th Annual Computer Security Applications Conference [C]. Orlando, FL: IEEE Computer Society Press, 1994. 134-144.
  • 9Computer security & other applications of immunology[EB/OL]. http://www.cs.unm.edu/~forrest/isa_papers.htm.
  • 10GRUNDSCHOBER S. Sniffer Detector Report[R]. IBM Research Division Zurich Research Laboratory Global Security Analysis Lab, 1998.

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引证文献4

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