基于SOM的入侵检测算法的特征选择

来源 :华中科技大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：YouYiDian

【摘要】

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针对基于单层SOM神经网络的入侵检测系统计算量大、误报率高的问题,利用SOM网络中相似模式激活神经元的物理位置邻近的特点,根据输入模式的类型,对激活的神经元进行划分,并把

【作者】

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付小青张爱明

【机构】

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华中科技大学计算机科学与技术学院

【出处】

：

华中科技大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2007年7期

【关键词】

：

入侵检测神经网络特征自组织特征映射 intrusion detection neural network feature self-organiz

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针对基于单层SOM神经网络的入侵检测系统计算量大、误报率高的问题,利用SOM网络中相似模式激活神经元的物理位置邻近的特点,根据输入模式的类型,对激活的神经元进行划分,并把记录的基本特征和推导特征结合起来,对记录进行分类.研究结果表明,较小的特征子集能使系统更快地对数据进行分类,与传统的利用单层SOM神经网络方法相比,该方法计算量小、误报率低.

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