神经网络在入侵检测中的应用  

Application of Neural Network in Intrusion Detection System

作　　者：杨立洁[1] 杨波[1] 

机构地区：[1]济南大学信息科学与工程学院,山东济南250022

出　　处：《济南大学学报（自然科学版）》2004年第1期69-71,共3页Journal of University of Jinan(Science and Technology)

基　　金：山东省自然科学基金资助项目 (Y2 0 0 1G0 9)

摘　　要：当前的入侵检测技术主要有基于规则的误用检测和基于统计的异常检测。提出一个基于神经网络的入侵检测系统模型 ,利用神经网络的自学习、自适应的特性 ,快速识别和对噪声数据的处理能力 ,使入侵检测系统能够较好地识别新的攻击。The current intrusion detection techniques mainly include rule-based misuse detection and statistics-based anomaly detection. This paper proposed an intrusion detection model based on artificial neural network. Not only can its capabilities of learning quick classification and processing of noisy data be used in intrusion detection,the system can also recognize new attack.

关 键 词：网络安全 神经网络 入侵检测 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术]