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基于Dempster-Shafer的GHSOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)

2018-02-27 | rar | 0.49 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

  入侵檢測(cè)系統(tǒng)可以采集網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中流量數(shù)據(jù),對(duì)傳輸行為實(shí)時(shí)檢測(cè),分析并發(fā)現(xiàn)是否有正在入侵的行為或已經(jīng)發(fā)生的入侵行為,對(duì)發(fā)現(xiàn)的可疑傳輸向管理員發(fā)出警報(bào)或者自身采取主動(dòng)反應(yīng)措施,由此可見(jiàn),這是信息安全防御系統(tǒng)的另一道防線,是系統(tǒng)安全的重要組成部分之一。目前開(kāi)展研究的入侵檢測(cè)算法和模型主要有基于數(shù)據(jù)挖掘、基于人工免疫、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等類(lèi)型。

  結(jié)合證據(jù)推理DS理論,提出了基于Dempster-Shafer理論的GHSOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法,一方面處理數(shù)據(jù)不確定性中的隨機(jī)性和模糊性問(wèn)題,可以在噪音環(huán)境下保持良好的檢測(cè)率,此外通過(guò)證據(jù)融合理論縮小數(shù)據(jù)集,有效控制網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)增長(zhǎng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于Dempster-Shafer理論的GHSOM入侵檢測(cè)方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)子網(wǎng)拓展規(guī)模在檢測(cè)中的動(dòng)態(tài)控制,提升了在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不斷擴(kuò)展時(shí)的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性,在噪音環(huán)境下具有良好的檢測(cè)準(zhǔn)確率,提升了GHSOM入侵檢測(cè)方法的擴(kuò)展性。

基于Dempster-Shafer的GHSOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)

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