RBF神经网络在入侵检测中的应用  

Application of an RBF Neural Network in Intrusion Detection

作　　者：张静舟 刘燕[2] 

机构地区：[1]中国联通新乡分公司,河南新乡453000 [2]新乡医学院计算机教研室,河南新乡453003

出　　处：《河南机电高等专科学校学报》2007年第2期115-117,共3页Journal of Henan Mechanical and Electrical Engineering College

基　　金：河南省教育厅科技攻关项目(200510480003);河南省科技厅科技攻关项目(0524220054)

摘　　要：针对RBF神经网络构造的关键,利用聚类方法给出了径向基网络中心的选择算法,并将其应用于入侵检测研究。实验采用KDD99数据集进行测试,结果表明,该方法具有较快的收敛速度和分类能力,在入侵检测中获得较高的检测性能,具有良好的应用前景。This paper proposes a clustering on the basis of Radial Function Network＇s structure to orient the position of RBFN＇s central points for solving problems in structuring. The method is applied to intrusion detection. Using the data sets of KDD99, the experiment result shows the way has fast convergence speed and good classification capability. It gains satisfying performances and takes on wide application foreground in intrusion detection.

关 键 词：入侵检测 人工神经网络 径向基函数 聚类 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术]