基于神经网络和CFS特征选择的网络入侵检测系统

被引:17
作者
孙宁青
机构
[1] 广西工业职业技术学院
关键词
入侵检测; 特征选择; 神经网络; CFS;
D O I
暂无
中图分类号
TP393.08 [];
学科分类号
0839 ; 1402 ;
摘要
本文提出了一种新型的基于CFS特征选择和神经网络的高效入侵检测模型。通过使用该模型对经过特征提取后的攻击数据的训练学习,可以有效地识别各种入侵。在经典的KDD Cup 1999入侵检测数据集上的测试说明,该模型能够高效地对攻击模式进行训练学习,从而正确有效地检测网络攻击。
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页码:37 / 39+117 +117
页数:4
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共 3 条
[1]  
神经网络实现技术[M]. 国防科技大学出版社 , 戴葵编著, 1998
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Detecting network intrusions via a statistical analysis of network packet characteristics .2 Bykova M,Ostermann S,Tjaden B. Proceedings of t he33rd Sout heastern Symposium on System Theory . 2001
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Towards integrating feature selection algo-rithms for classification and clustering .2 Liu H,Yu L. IEEE Trans onKnowledge and Data Engineering . 2005