用神经网络驱动的模糊推理入侵检测方法

摘要：

提出了神经网络驱动模糊推理的入侵检测方法,利用神经网络的学习能力,对不清楚规则的复杂系统的输入输出特性进行适当的非线性划分,自动形成规则集和相应的隶属关系,克服了在多维空间上经验性的确定隶属函数的困难.对于神经网络的训练数据,采用人工数据,克服了神经网络监督学习和获取已知输出的训练数据的困难.试验证明,这种技术具有很好的灵敏度和鲁棒性,而且,能够检测出未知的入侵行为.

关键词：神经网络、模糊推理、入侵检测

所属期刊栏目：29

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划863-301-05-03

在线出版日期：2003-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：133-135