本文關(guān)鍵詞：基于增量式GHSOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的入侵檢測(cè)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

基于增量式GHSOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的入侵檢測(cè)研究_楊雅輝_黃海珍_沈晴霓_吳中海_

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內(nèi)容提示：第３７卷　第５期０１４年５月２。計(jì)　　算　　機(jī)　　學(xué)　　報(bào)。ＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳＣＨ　　　。ｌ．３７Ｎｏ．５Ｖｏ。Ｍａ２０１４ｙ　。基于增量式ＧＳＯＭ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的入侵檢測(cè)研究Ｈ。楊雅輝　黃海珍　沈晴霓　吳中海　張。（）北京大學(xué)軟件與微電子學(xué)院　北京　１０２６００。英。雖然對(duì)已知攻擊類摘　要　傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法利用已知類型的攻擊樣本以離線的方式訓(xùn)練入侵檢測(cè)模型，。型具有較高的檢測(cè)率，但是不能識(shí)別網(wǎng)絡(luò)上新出現(xiàn)的攻擊類型．這樣的入侵檢測(cè)系統(tǒng)存在著建立系統(tǒng)的速度慢、模型更新代價(jià)高等不足，面對(duì)規(guī)模日益擴(kuò)大的網(wǎng)絡(luò)和層出不窮的攻擊，，缺乏自適應(yīng)性和擴(kuò)展性，難以檢測(cè)出網(wǎng)絡(luò)上新）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了擴(kuò)展，提出了出現(xiàn)的攻擊類型．文中對(duì)ＧＨＳＯＭ（ＧｒｏｗｉｎＨｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌＳｅｌｆｎｉｚｉｎＭａｓｒａ　－Ｏｇｇｐｇ　　一種基于增量式ＧＨ在不破壞已學(xué)習(xí)過(guò)的知識(shí)的同時(shí)，對(duì)在線檢測(cè)過(guò)程ＳＯＭ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法，中新出現(xiàn)的攻擊類型進(jìn)行增量式學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)入侵檢測(cè)模型的動(dòng)態(tài)擴(kuò)展．作者開發(fā)了一個(gè)基于增量式ＧＨＳＯＭ神在局域網(wǎng)環(huán)境下開展了在線入侵檢測(cè)實(shí)驗(yàn)．實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明增量式經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的在線網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)原型系統(tǒng)，。能夠?qū)崿F(xiàn)在線檢測(cè)過(guò)程中對(duì)ＧＨ而且對(duì)于網(wǎng)絡(luò)ＳＯＭ入侵檢測(cè)方法具有動(dòng)態(tài)自適應(yīng)性，ＳＯＭ模型的動(dòng)態(tài)更新，ＧＨ。上新出現(xiàn)的攻擊類型，增量式ＧＨＳＯＭ算法與傳統(tǒng)ＧＨＳＯＭ算法的檢測(cè)率相當(dāng)．關(guān)鍵詞　增量式學(xué)習(xí)；生長(zhǎng)型分層自組織映射；入侵檢測(cè)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；信息安全；網(wǎng)絡(luò)安全／中圖法分類號(hào)Ｔ３９３　　　ＤＩ號(hào)１０．３７２４ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０１４．０１２１６ＰＯ。ｓｅａｒｃｈｏｎＩｎｔｒｕｓｉｏｎＤｅｔｅｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＩｎｃｒｅｍｅｎｔａｌＧＨＳＯＭＲｅ　　　　　　　。ＹＡＮＧｕＺｈｉａＹａｉＨａｉｅｎＨＥＮ�。眩椋睿冢瑁铮睿椋龋粒危牵伲椋睢。祝眨龋危�

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