基于灰色神经网络的入侵检测系统研究

被引：5

作者：

阳树洪 ^{[1
]}

李春贵 ^{[1
]}

夏冬雪 ^{[2
]}

机构：

[1] 广西工学院计算机工程系

[2] 西南交通大学信息科学与技术学院

来源：

关键词：

入侵检测; 灰色系统; 神经网络; 建模; 检测率;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2007.19.053

中图分类号：

TP393.08 [];

学科分类号：

0839 ; 1402 ;

摘要：

将灰色预测和神经网络有机的结合起来,构造出了新的灰色神经网络GNNM,并用于入侵检测系统(IDS)中,仿真结果表明,GNNM算法在较低误报率的基础上达到了理想的检测率,与传统的神经网络算法相比,不但提高了系统的并行计算能力和系统的可用信息的利用率,还提高了系统的建模效率与模型精度。

引用

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页数：3