基于改进的自组织映射入侵检测方法

发布时间：2017-12-08 06:16

  本文关键词：基于改进的自组织映射入侵检测方法

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【摘要】：入侵检测作为保障互联网安全的主要措施之一,对于网络入侵的识别和诊断有着重要的意义。将自组织映射(SOM)的思想引入网络入侵检测中,提出了一种基于SOM的网络入侵检测算法。算法通过对SOM神经网络中输出神经元的邻域密度进行排名,同时结合受试者工作特征(ROC)曲线设置邻域密度阈值等方法,使得入侵检测的结果通过输出神经元的邻域密度进行表达,克服了SOM神经网络训练时容易产生畸变导致输出神经元自身的聚类结果难以理解的缺点。通过对算法仿真实验,表明该算法不仅有效而且拥有相当可观的检测率。
【作者单位】： 南京理工大学计算机科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61300053) 江苏省自然科学基金重点项目(BK2011023)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 0引言随着互联网产业的蓬勃发展,人们虽然认识到了互联网带来的巨大经济效益,但同时也充分认识到互联网安全的重要性,网络入侵等黑客行为在互联网安全事件中占据着重要的比例。所以,需要采用合适的方法对网络行为表达数据进行分析和检测。这使得入侵检测成为互联网安全中一个

【参考文献】

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本文编号：1265338