反馈神经网络在入侵检测系统中的应用  

Application of Recurrent Neural Network in Network Intrusion Detection System

作　　者：刘玉洁[1] 张旭[2] 

机构地区：[1]中国民航学院计算机科学与技术学院,天津300300 [2]天津大学电信学院,天津300072

出　　处：《计算机工程》2005年第B07期174-175,258,共3页Computer Engineering

摘　　要：对基于网络的入侵检测系统进行了研究,提出了将反馈网络应用于入侵检测系统中,使用一种改进的Jordan神经网络算法,借助于反馈神经网络提取描述攻击模式的特征和进行规则推导,然后用神经网络建立的规则集进行入侵检测,实验证明利用反馈神经网络提高了入侵检测系统的性能。In this paper, the intrusion detection system based on network is studied and a method applying recurrent network to network intrusion detection is presented. This method uses a modified Jordan recurrent network. It extracts the characteristic of describing intrusion pattern and concludes the rule by using recurrent network. Then it progresses the intrusion detection using the rule set. Through experiments, it proves that recurrent network improves the performance of intrusion detection system.

关 键 词：反馈神经网络 入侵检测 网络安全 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]