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针对传统入侵检测系统在误报率、漏报率上的缺陷,把神经网络应用于专业入侵检测系统中,利用神经网络的BP算法的学习能力和快速识别能力,实现了对用户行为的检测,最后给出了该算法的理论推导和算法的具体实现步骤。与传统的入侵检测算法相比,该方法的最小平均误差比传统算法的最小平均误差小,且学习速度快。实验结果也说明了该方法的快速性、有效性、稳定性。