基于BP神经网络和特征选择的入侵检测模型

摘要：

提出了一种基于后向传播神经网络和特征选择的入侵检测模型.通过使用该模型对经过特征提取后的攻击数据的训练学习,可以有效地识别各种入侵.在经典的KDD 1999数据集上的测试说明:该模型与传统的入侵检测模型相比,能够轻便、高效地对攻击模式进行训练学习,从而正确有效地检测网络攻击.

关键词：网络安全、入侵检测、神经网络、特征提取

所属期刊栏目：44

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2009-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：114-117