王小芬
- 作品数：2 被引量：5H指数：2
- 供职机构：长春工业大学计算机科学与工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于RBF神经网络的入侵检测模型的研究被引量：3
- 2008年
- BP神经网络作为较成熟的技术已被应用于入侵检测技术中,但遇到的诸如执行速度慢、易陷入局部最小值等问题限制了其检测性能的提高,而RBF(Radial Basic Functions径向基函数)神经网络在逼近能力、学习速度及分类能力上都优于BP神经网络。本文设计了一个基于RBF的入侵检测模型,确定了RBF神经网络的结构和学习算法后,用KDD99数据集中的训练数据对系统进行训练,最后,用测试数据对系统进行测试。仿真试验表明,该系统最终具有较高的检测率和很低的误报率。
- 刘棣华余斌王小芬
- 关键词：RBFBP神经网络入侵检测系统
- 基于数据挖掘和模糊理论的入侵检测模型研究被引量：2
- 2008年
- 针对大多数系统自适应能力差的缺点,本文提出了一种新型的自适应入侵检测模型。在该模型中采用了数据挖掘技术和模糊综合评判技术,同时采用误用检测技术和异常检测技术相结合的思想,使该模型能够自适应的维护检测规则,研究结果表明该检测模型能够自动的识别不断出现的新攻击行为,大大减轻了人工工作量,提高了检测效率。
- 刘棣华王小芬余斌
- 关键词：入侵检测自适应数据挖掘
