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基于拟牛顿算法优化神经网络的入侵检测研究

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成果类型:
期刊论文
作者:
李阳;张梁
作者机构:
中南林业科技大学现代教育技术中心,长沙,410004
河北建筑工程学院图书馆,张家口,075024
[李阳] 中南林业科技大学
[张梁] 河北建筑工程学院
语种:
中文
关键词:
神经网络;入侵检测;拟牛顿算法
关键词(英文):
intrusion detection;Quasi-Newton algorithm
期刊:
信息技术
ISSN:
1009-2552
年:
2008
期:
11
页码:
74-77
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
信息中心
摘要:
当前的入侵检测技术主要有基于规则的误用检测和基于统计的异常检测。提出了一种基于拟牛顿算法优化神经网络的入侵检测方法,与传统算法相比,该方法具有收敛快,检测率高等优点。
摘要(英文):
The current intrusion detection techniques mainly include role-based misuse detection and statistics-based anomaly detection. The Quasi-Newton algorithm is taken to optimize traditional BP neural network in this paper. Compared with the traditional BP algorithm, the new method has higher speed in cons...

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