基于模糊Petri网的误用入侵检测方法

摘要：

提出了基于模糊Petri网的误用入侵检测方法,并将类似于神经网络的学习引入模糊Petri网,以调整攻击知识模型参数. 理论分析表明,基于模糊Petri网的误用入侵检测系统具有更高的推理效率,能从环境中动态学习调整知识模型的相关参数,如阈值、权值、确信度. 仿真结果表明,在大多数情况下,学习调整后的知识模型能够提高误用检测系统的检测率.

关键词：误用检测、知识表示、模糊Petri网、知识学习

所属期刊栏目：27

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

资助基金：国防科技科研项目20021823

在线出版日期：2007-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：312-317