基于神经网络的通信系统入侵检测专利技术综述

下载PDF

导出

摘要基于神经网络的入侵检测系统有一定的学习和自适应能力,能够更准确的识别出网络数据的安全性,从而减少入侵检测系统的误报率。

作者张琳

机构地区国家知识产权局专利局专利审查协作江苏中心

出处《中国新通信》 2016年第17期29-29,共1页 China New Telecommunications

关键词入侵检测神经网络

参考文献3

1YANG Ge1, LV Jianhong1 & LIU Zhiyuan2 1. Department of Power Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China,2. Department of Power Engineering, Nanjing Institute of Technology, Nanjing 210013, China.A new sequential learning algorithm for RBF neural networks[J].Science China(Technological Sciences),2004,47(4):447-460. 被引量：5
2卿斯汉,蒋建春,马恒太,文伟平,刘雪飞.入侵检测技术研究综述[J].通信学报,2004,25(7):19-29. 被引量：232
3周国民.入侵检测系统评价与技术发展研究[J].现代电子技术,2004,27(12):86-88. 被引量：36
4威滕.数据挖掘:实用机器学习技术[M].北京:机械工业出版社,2006.
5张千里,陈光英.网络安全新技术[J].北京:人民邮电出版社,2003.
6Wang J,Wang J X,Chen J E,et al.An Automated Signature Genera-tion Approach for Polymorphic Worm Based on Color Coding[C]//IEEE ICC 2009.Washington:IEEE Computer Society,2009:1-6.
7Powell M J D. Radial basis functions for multivariable interpolation:a review[A].New York:Oxford University Press,1985.143-167.
8Mohammad A.Faysel,Syed S.Haque. Towards Cyber Defense:Research in Intrusion Detection and Intrusion Prevention Systems[J].IJCSNS International Journal of ComputerScience and Network Security,2010.
9孔月萍;周继;于军琪.人工智能及其应用[M]北京:机械工业出版社,2008127-147.
10Eberhart R,Kennedy J. A New Optimizer Using Particle Swarm Theory[A].1995.39-43.

中国新通信

2016年第17期

内容加载中请稍等...