东北大学信息科学与工程学院 沈阳 110004
姚羽
TP393
提出一种基于混沌神经元的混合前馈型神经网络,用于检测复杂的网络入侵模式.这种神经网络具有混沌神经元的延时,收集,思维和分类的功能,避免了MLP 神经网络仅能识别网络中当前的滥用入侵行为的弱点.对混合网络进行训练后,将该网络用于滥用入侵检测.使用DARPA数据集对该方法进行评估,结果表明该方法可有效地提高对具备延时特性的Probe和DOS入侵的检测性能.
姚羽;高福祥;邓庆绪;于戈;张守智.混合前馈型神经网络在入侵检测中的应用研究[J].控制与决策,2007,22(4):432-435