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| 一种基于RBF神经网络优化算法在入侵检测中的应用 | |
| 引用本文： | 周刚,黄咏芳,张德存,许广山.一种基于RBF神经网络优化算法在入侵检测中的应用[J].山东师范大学学报(自然科学版),2013(2):33-36. |
| 作者姓名： | 周刚 黄咏芳 张德存 许广山 |
| 作者单位： | [1]海军航空工程学院系统科学与数学研究所,山东烟台264001 [2]山东工商学院数学与信息科学学院,山东烟台264001 |
| 基金项目： | 海军航空工程学院青年科研基金资助项目（4142D22）. |
| 摘 要： | 入侵检测系统是当前信息安全领域的研究热点，在保障信息安全方面起着重要的作用．笔者对原有的基于RBF神经网络的入侵检测模型进行改进并给出了设计思想．该模型能将入侵检测系统的两种检测技术——误用检测和异常检测有效地结合起来，使用两层RBF神经网络训练模块，三层训练机制，在训练时间方面有较大的优势，并能实时地检测到新型攻击． |
| 关 键 词： | 网络安全 入侵检测系统 神经网络 径向基函数 |
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