神经模糊入侵检测系统的研究  

A Study in Using Neuro－Fuzzy System for Intrusion Detection

作　　者：李家春[1] 李之棠[1] 

机构地区：[1]华中科技大学计算机学院,武汉430074

出　　处：《计算机工程与应用》2001年第17期37-38,101,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家863课题研究成果之一(编号:863-301-06-01)

摘　　要：当前大多数入侵检测系统都是misuse detection，均不能检测已知攻击的变种，而少数基于用户行为的异常检测系统不仅会侵犯合法用户的隐私权，而且不能发现不良用户通过慢慢改变其行为躲过检测的欺骗行为。文章提出了一种新的基于进程行为的神经模糊入侵检测系统，有效地解决了上述问题，极大地提高了入侵检测系统的性能。： Current intrusion detection systems almost use misuse detection approach and lack the ability to detect even slight variations of known attack，while few IDSs based on anomaly detection not only invade the privacy interests of users，but also are foiled by illegal user who slowly changes his or her behavior．A neuro－fuzzy intrusion detection based on process behavior is presented，which sloves above problems and improves the performs of system．

关 键 词：模糊神经网络 入侵检测系统 计算机网络 网络完全 信息安全 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术]