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基于样条权函数神经网络的入侵检测


□ 卢辉斌 王 倩

  (燕山大学 信息科学与工程学院, 河北 秦皇岛 066004)
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  摘 要:通过分析当前运用较多的入侵检测模型的缺陷,提出了一种基于样条权函数神经网络的新型入侵检测系统模型。网络拓扑结构简单,网络训练所需要的神经元个数与样本个数无关。训练后的权函数由三次样条函数构成,而不是传统方法中的常数。该模型克服了传统入侵检测系统所存在的局部极小、收敛速度慢、初值敏感性等问题。
  关键词:样条权函数;神经网络;入侵检测
  中图分类号:TP309.5 文献标志码:A
   文章编号:10013695(2009)02044803
  
  Intrusion detection system based on spline neural network
  
  LU Huibin,WANG Qian
  (College of Information Science & Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao Hebei 066004, China)
  Abstract:Proposed a new model to adviod the flaw of popular intrusion detection system (IDS).The network’s topology is very simple and the number of neuron needed for solving the problem under investigation is independent of the number of patterns.The trained weights consist of cubic spline functions,in sfeed ofa constant like the popular learning algorithm such as backbpropagation (BP) or radial basis function network. The model overcomes some flaws of popular learning algorithm such as local minima, slow convergence and initialized values.
  Key words:cubic spline functioficial; neural network; intrusion detection
  
  随着互联网的普及以及网络技术的飞速发展,网络环境变得越来越复杂,网络安全已经成为计算机科学与技术学科研究中非常重要的一个领域。入侵检测是对计算机和网络资源上的恶意行为进行识别和响应的处理过程,它应用了以攻为守的策略,在不影响网络性能的情况下,能够对网络进行检测,提供对内、外攻击和无操作的实时监控。 ......
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