基于SOM-BP复合神经网络的多Agent入侵检测系统

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摘要针对现有入侵检测系统识别率低、误报率高的问题,论文采用SOM-BP复合神经网络技术,结合Agent技术应用到入侵检测系统,利用模糊SOM神经网络的自组织特性对网络数据流量强度进行建模和聚类,使用BP神经网络进行入侵企图的识别。提出一个基于SOM-BP复合神经网络的多Agent入侵检测模型,描述了模型体系结构及其工作流程。通过实验证明系统有较高的识别率和较低的误报率。

作者黄群群傅秀芬许素霞

机构地区广东工业大学计算机学院

出处《科技创新导报》 2009年第17期7-8,共2页 Science and Technology Innovation Herald

关键词自组织特征映射聚类 SOM-BP神经网络移动代理

分类号 TN915.08 [电子电信—通信与信息系统]

引文网络
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