基于IRBF的入侵检测系统的研究

发布时间：2018-12-15 07:39

【摘要】：入侵检测是一种积极、动态的网络安全防护技术,能够对网络内外攻击进行防御,在保障网络安全方面起着重要的作用。研究一种将基于克隆选择原理的免疫识别算法应用于RBF(Radial Basis Function)神经网络的学习算法。该算法将输入数据作为抗原,抗体作为RBF神经网络的隐层中心,采用最小二乘递推法确定权值,提高了RBF神经网络收敛速度和精度。该算法被成功地运用到入侵检测系统中。理论与实验表明该算法具有较好的检测能力,可以较好地提高入侵检测的效率,降低误报率。
[Abstract]:Intrusion detection is a kind of active and dynamic network security protection technology, which can defend the attack inside and outside the network, and plays an important role in protecting the network security. An immune recognition algorithm based on the principle of clonal selection is applied to the learning algorithm of RBF (Radial Basis Function) neural network. The algorithm uses input data as antigen and antibody as the center of hidden layer of RBF neural network. The least square recursive method is used to determine the weight value. The convergence speed and accuracy of RBF neural network are improved. The algorithm has been successfully applied to intrusion detection system. Theoretical and experimental results show that the algorithm has better detection ability, can improve the efficiency of intrusion detection and reduce the false alarm rate.
【作者单位】： 东莞理工学院城市学院;
【基金】：广东省科技计划项目(2009B010800042)
【分类号】：TP183;TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2380270