基于SOM-BP复合神经网络的多Agent入侵检测系统  

作　　者：黄群群[1] 傅秀芬[1] 许素霞[1] 

机构地区：[1]广东工业大学计算机学院,广东广州510006

出　　处：《科技创新导报》2009年第17期7-8,共2页Science and Technology Innovation Herald

摘　　要：针对现有入侵检测系统识别率低、误报率高的问题,论文采用SOM-BP复合神经网络技术,结合Agent技术应用到入侵检测系统,利用模糊SOM神经网络的自组织特性对网络数据流量强度进行建模和聚类,使用BP神经网络进行入侵企图的识别。提出一个基于SOM-BP复合神经网络的多Agent入侵检测模型,描述了模型体系结构及其工作流程。通过实验证明系统有较高的识别率和较低的误报率。

关 键 词：自组织特征映射 聚类 SOM-BP神经网络 移动代理 

分 类 号：TN915.08[电子电信—通信与信息系统]