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基于神经网络的入侵检测模型研究

Intrusion detection model research based on neural network
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摘要 提出了将学习向量量化神经网络用于入侵检测系统的方法,并给出了基于学习向量量化神经网络的网络入侵检测系统模型结构。仿真实验结果表明,运用学习向量量化神经网络检测入侵,可以达到较高的准确检测率,是一种有效的入侵检测手段。 The paper puts forward the method applying LVQ neural network in intrusion detection system and gives the structure of intrusion detection system based on LVQ neural network. In the end, a simulation experiment in MATLAB has been carried out. The result expresses that the intrusion detection system based on LVQ neural network can attain a higher accurate examination rate. So it is an effective intrusion detection method.
出处 《山东轻工业学院学报(自然科学版)》 CAS 2007年第2期8-10,共3页 Journal of Shandong Polytechnic University
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参考文献1

  • 1胡守仁 余少波 戴葵.神经网络导论[M].长沙:国防科技大学出版社,1995.1-10.

共引文献3

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