ARTNIDS:基于自适应谐振理论的网络入侵检测系统

被引：8

作者：

田大新

刘衍珩

魏达

机构：

[1] 吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室

来源：

计算机学报 | 2005年 / 11期

关键词：

入侵检测; 自适应谐振理论; Hamming距离; 网络; 数据包;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.08 [];

学科分类号：

0839 ; 1402 ;

摘要：

分析了现有的入侵检测方法,设计了基于自适应谐振理论的网络入侵检测系统(ARTNIDS).它采用了一种全新的行为表示方法,即根据网络数据包结构定义网络行为特征变量;利用改进的自适应谐振理论算法,提高了学习效率,使丢包率由15%左右降低到10%以下,实现了无监督和在线实时学习;提出的类似Hamming距离的检测算法,使误报率低于10%.依上述方法构造的原型系统经实验证明能高效地检测出局域网内的入侵行为.

引用

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页数：8

共 8 条

[1] BP神经网络在入侵检测中的应用 [J].