一种基于独特型网络的入侵检测方法

摘要：

为解决神经网络检测方法中检测器需要定期更新、未知攻击检测性能低等问题,利用人工独特型网络的记忆、学习和动态调整能力实现入侵检测.提出一种可用作检测器的多变异模式人工独特型网络,并根据免疫响应原理设计检测算法,使检测器能实时学习新行为特征.仿真结果表明,多变异模式独特型网络检测方法与多层感知器检测方法相比,平均误报率下降了17.43%,未知攻击的平均检测准确率提高了24.17%.

关键词：入侵检测、免疫网络理论、人工独特型网络

所属期刊栏目：26

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家部委预研项目YJ0467011;北京理工大学校科研和教改项目BITUBF200501F4206

在线出版日期：2006-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：809-812