Institute of Computing Technology, Chinese Academy IR
| 基于BP神经网络和特征选择的入侵检测模型 | |
| 吴峻1; 李洋2 | |
| 2008 | |
| 发表期刊 | 计算机工程与应用
 |
| ISSN | 1002-8331 |
| 卷号 | 44.0期号:030页码:114 |
| 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KDD1999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 |
| 语种 | 英语 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/37520 |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 1.湘潭大学 2.中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 吴峻,李洋. 基于BP神经网络和特征选择的入侵检测模型[J]. 计算机工程与应用,2008,44.0(030):114. |
| APA | 吴峻,&李洋.(2008).基于BP神经网络和特征选择的入侵检测模型.计算机工程与应用,44.0(030),114. |
| MLA | 吴峻,et al."基于BP神经网络和特征选择的入侵检测模型".计算机工程与应用 44.0.030(2008):114. |
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