【摘要】：入侵檢測(cè)是一種積極、動(dòng)態(tài)的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)技術(shù),能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)內(nèi)外攻擊進(jìn)行防御,在保障網(wǎng)絡(luò)安全方面起著重要的作用。研究一種將基于克隆選擇原理的免疫識(shí)別算法應(yīng)用于RBF(Radial Basis Function)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法。該算法將輸入數(shù)據(jù)作為抗原,抗體作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層中心,采用最小二乘遞推法確定權(quán)值,提高了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度和精度。該算法被成功地運(yùn)用到入侵檢測(cè)系統(tǒng)中。理論與實(shí)驗(yàn)表明該算法具有較好的檢測(cè)能力,可以較好地提高入侵檢測(cè)的效率,降低誤報(bào)率。
[Abstract]:Intrusion detection is a kind of active and dynamic network security protection technology, which can defend the attack inside and outside the network, and plays an important role in protecting the network security. An immune recognition algorithm based on the principle of clonal selection is applied to the learning algorithm of RBF (Radial Basis Function) neural network. The algorithm uses input data as antigen and antibody as the center of hidden layer of RBF neural network. The least square recursive method is used to determine the weight value. The convergence speed and accuracy of RBF neural network are improved. The algorithm has been successfully applied to intrusion detection system. Theoretical and experimental results show that the algorithm has better detection ability, can improve the efficiency of intrusion detection and reduce the false alarm rate.
【作者單位】： 東莞理工學(xué)院城市學(xué)院;
【基金】：廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2009B010800042)
【分類號(hào)】：TP183;TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2380270