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基于神经网络的入侵检测系统
被引:18
作者
:
王景新
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
国防科技大学计算机学院
王景新
戴葵
论文数:
0
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0
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0
机构:
国防科技大学计算机学院
戴葵
宋辉
论文数:
0
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0
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0
机构:
国防科技大学计算机学院
宋辉
王志英
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0
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0
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0
机构:
国防科技大学计算机学院
王志英
机构
:
[1]
国防科技大学计算机学院
[2]
国防科技大学计算机学院 湖南 长沙
[3]
湖南 长沙
来源
:
计算机工程与科学
|
2003年
/ 06期
关键词
:
神经网络;
入侵检测;
特征提取;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP393.08 [];
学科分类号
:
0839 ;
1402 ;
摘要
:
文章在对现有入侵检测系统所存在不足进行分析的基础上,提出了一个基于神经网络技术的网络入侵检测系统模型,运用神经网络所特有的自学习、自组织能力,弥补现有入侵检测系统所存在的不足。
引用
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页码:28 / 31
页数:4
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共 2 条
[1]
优化的BP神经网络分类器的设计与实现
[J].
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
江虹
;
曾立波
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
武汉大学分析测试科学系 !武汉
曾立波
;
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
胡继明
.
计算机工程与应用,
2001,
(05)
:122
-125
[2]
snort .2 Marty Roesch. www.snort.org .
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共 2 条
[1]
优化的BP神经网络分类器的设计与实现
[J].
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h-index:
机构:
江虹
;
曾立波
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机构:
武汉大学分析测试科学系 !武汉
曾立波
;
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机构:
胡继明
.
计算机工程与应用,
2001,
(05)
:122
-125
[2]
snort .2 Marty Roesch. www.snort.org .
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