基于SOM-BP复合神经网络的多Agent入侵检测系统

摘要：

针对现有入侵检测系统识别率低、误报率高的问题,论文采用SOM-BP复合神经网络技术,结合Agent技术应用到入侵检测系统,利用模糊SOM神经网络的自组织特性对网络数据流量强度进行建模和聚类,使用BP神经网络进行入侵企图的识别.提出一个基于SOM-BP复合神经网络的多Agent入侵检测模型,描述了模型体系结构及其工作流程.通过实验证明系统有较高的识别率和较低的误报率.

关键词：自组织特征映射、聚奏、SOM-BP神经网络、移动代理

分类号：TN915.08

在线出版日期：2009-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：7-8