基于改进的自组织映射入侵检测方法

摘要：

入侵检测作为保障互联网安全的主要措施之一，对于网络入侵的识别和诊断有着重要的意义。将自组织映射（SOM）的思想引入网络入侵检测中，提出了一种基于SOM的网络入侵检测算法。算法通过对SOM神经网络中输出神经元的邻域密度进行排名，同时结合受试者工作特征（ROC）曲线设置邻域密度阈值等方法，使得入侵检测的结果通过输出神经元的邻域密度进行表达，克服了SOM神经网络训练时容易产生畸变导致输出神经元自身的聚类结果难以理解的缺点。通过对算法仿真实验，表明该算法不仅有效而且拥有相当可观的检测率。

关键词：自组织映射、神经网络、ROC曲线、入侵检测、聚类分析

分类号：TN711-34;TP312(基本电子电路)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61300053；江苏省自然科学基金重点项目BK2011023

在线出版日期：2015-12-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：80-84