黄海珍

作品数：2被引量：101H指数：2
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供职机构：北京大学更多>>
发文主题：入侵检测方法增量式自组织映射生长型入侵检测更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机学报》《计算机研究与发展》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
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基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究被引量：82
《计算机学报》2014年第5期1216-1224,共9页杨雅辉 黄海珍 沈晴霓 吴中海 张英 
国家自然科学基金(61070237;61232005;61073156)资助~~
传统的网络入侵检测方法利用已知类型的攻击样本以离线的方式训练入侵检测模型,虽然对已知攻击类型具有较高的检测率,但是不能识别网络上新出现的攻击类型.这样的入侵检测系统存在着建立系统的速度慢、模型更新代价高等不足,面对规模日...
关键词：增量式学习 生长型分层自组织映射 入侵检测 神经网络 信息安全 网络安全 
一种基于半监督GHSOM的入侵检测方法被引量：23
《计算机研究与发展》2013年第11期2375-2382,共8页阳时来 杨雅辉 沈晴霓 黄海珍 
国家自然科学基金项目(61070237;61232005;61073156)
基于神经网络的入侵检测方法是入侵检测技术的一个重要发展方向.在已有无监督生长型分层自组织映射(growing hierarchical self-organizing maps,GHSOM)神经网络算法的基础上,提出了一种半监督GHSOM算法.该算法利用少量有标签的数据指...
关键词：入侵检测 半监督 生长型分层自组织映射 聚类 信息熵 
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