【摘要】：入侵檢測是一種積極、動態(tài)的網絡安全防護技術,能夠對網絡內外攻擊進行防御,在保障網絡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別算法應用于RBF(Radial Basis Function)神經網絡的學習算法。該算法將輸入數據作為抗原,抗體作為RBF神經網絡的隱層中心,采用最小二乘遞推法確定權值,提高了RBF神經網絡收斂速度和精度。該算法被成功地運用到入侵檢測系統(tǒng)中。理論與實驗表明該算法具有較好的檢測能力,可以較好地提高入侵檢測的效率,降低誤報率。
[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】： 東莞理工學院城市學院;
【基金】：廣東省科技計劃項目(2009B010800042)
【分類號】：TP183;TP393.08

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2380270