10.3969/j.issn.1001-0645.2006.09.015
一种基于独特型网络的入侵检测方法
为解决神经网络检测方法中检测器需要定期更新、未知攻击检测性能低等问题,利用人工独特型网络的记忆、学习和动态调整能力实现入侵检测.提出一种可用作检测器的多变异模式人工独特型网络,并根据免疫响应原理设计检测算法,使检测器能实时学习新行为特征.仿真结果表明,多变异模式独特型网络检测方法与多层感知器检测方法相比,平均误报率下降了17.43%,未知攻击的平均检测准确率提高了24.17%.
入侵检测、免疫网络理论、人工独特型网络
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TP393(计算技术、计算机技术)
国家部委预研项目YJ0467011;北京理工大学校科研和教改项目BITUBF200501F4206
2006-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
809-812
