基于神经网络与证据理论的入侵检测系统

被引：10

作者：

刘理争

柴乔林

机构：

[1] 山东大学计算机科学与技术学院,山东大学计算机科学与技术学院山东济南,山东济南

来源：

计算机工程与设计 | 2005年 / 03期

关键词：

神经网络; 入侵检测; 证据理论; 信息融合;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2005.03.044

中图分类号：

TP393 [计算机网络]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081206 [计算机网络与安全]; 140502 [人工智能];

摘要：

针对基于神经网络(ANN)的入侵检测系统(IDS)难以得到足够丰富的实测样本这一问题,引入信息融合的观点,提出了一个基于神经网络与证据理论相结合的入侵检测系统模型。模型的神经网络模块是由自组织映射网络(SOM)和反向误差传播网络(BP)合成的,并将BP 网络的输出作为证据,输入到证据理论模块。通过证据理论模块的信息融合,降低了虚警率,提高了检测率。

引用

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