一种基于反馈神经网络的异常检测方法
目前的入侵检测系统缺乏从先前所观察到的进攻进行概括并检测已知攻击的细微变化的能力.描述了一种基于最小二乘估计(LS)模型的入侵检测算法,该算法利用神经网络的特点,具有从先前观测到的行为进行概括进而判断将来可能发生的行为的能力.提出了一种在异常检测中用反馈神经网络构建程序行为的特征轮廓的思想,给出了神经网络算法的选择和应用神经网络的设计方案.实验表明在异常检测中利用反馈神经网络构建程序行为的特征轮廓,能够提高检测系统对偶然事件和入侵变异的自适应性和异常检测的速度.
反馈神经网络、入侵检测、异常检测
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TP393.08(计算技术、计算机技术)
2005-04-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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