基于自组织特征映射(SOM)神经网络的入侵检测系统分类器的实现

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中文摘要：本文提出了一种应用人工神经网络进行入侵检测分类器设计的新方法,即采用自组织特征映射(SOM)神经网络,利用神经网络的自组织性和自学习性,提高对未知入侵的检测能力.实验结果表明,该分类器用于入侵检测的效果良好,学习速度快,识别率高,为实现入侵检测分类器提供了一条准确高效的途径.

作者：

高剑宏、徐立新

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作者单位：

北京理工大学,自动控制系,北京,100081

北京理工大学机电工程学院,北京,100081

关键词：

入侵检测神经网络入侵检测系统分类器自组织特征映射

主办单位：

中科院自动化研究所

中国自动化学会

中国图像图形学学会

会议名称：

中科院自动化研究所自动化与信息技术发展战略研讨会暨2003年学术年会

会议时间：

2003-10-16

会议地点：

北京

会议母体文献：

自动化与信息技术发展战略研讨会暨2003年学术年会论文集

页码：

574-577

出版时间：

2003