基于Dempster-Shafer理论的GHSOM入侵检测方法

发布时间：2017-04-03 08:11

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【摘要】：结合证据推理DS理论,提出了基于Dempster-Shafer理论的GHSOM神经网络入侵检测方法,一方面处理数据不确定性中的随机性和模糊性问题,可以在噪音环境下保持良好的检测率,此外通过证据融合理论缩小数据集,有效控制网络的动态增长。实验结果表明,基于Dempster-Shafer理论的GHSOM入侵检测方法实现了对子网拓展规模在检测中的动态控制,提升了在网络规模不断扩展时的动态适应性,在噪音环境下具有良好的检测准确率,提升了GHSOM入侵检测方法的扩展性。
【作者单位】：哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： Dempster-Shafer理论 增量式GHSOM神经网络 入侵检测 网络安全
【基金】：黑龙江省自然科学基金资助项目(A201301) 黑龙江省教育科学规划课题基金资助项目(GBC1211062) 黑龙江省普通高等学校新世纪优秀人才培养计划基金资助项目(1155-ncet-008) 黑龙江省博士后基金资助项目(LBH-Z12082) 黑龙江省教育厅科学面上研究基金资助项目(12521115)~~
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 免疫、基于神经网络等类型[1,2]。1引言入侵检测技术的一个重要发展方向是基于神入侵检测系统可以采集网络节点中流量数据,经网络的入侵检测方法。神经网络算法具有自适对传输行为实时检测,分析并发现是否有正在入侵应、自组织、泛化能力以及高度并行性和非线性映的行为或已经

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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