薛俊
- 作品数：3 被引量：5H指数：2
- 供职机构：东南大学计算机科学与工程学院计算机网络和信息集成教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于神经网络的网络入侵检测技术的研究与实现
- 计算机网络安全问题近年来得到普遍的关注。入侵检测技术是网络安全的重要技术之一，虽然入侵检测经历了较长时间的发展，但它仍是一个不完全成熟的技术领域。现有的许多入侵检测技术还存在若干不足因素，其中，较高的漏报率、误报率，需更...
- 薛俊
- 关键词：入侵检测BP神经网络拒绝服务攻击网络扫描
- 文献传递
- 基于服务特征分析与统计的入侵检测技术被引量：1
- 2009年
- 提出一种新颖的基于服务特征分析的入侵检测方法。在处理网络审计数据时,首先针对网络服务进行特征分析,将审计数据按照网络应用进行区分,然后使用统计方差模型对应用区分后的审计数据进行检测;另外,在传统的统计方差模型基础上,提出加权的方法调整可信区间,提高检测率。选用KDDCup 1999 Data网络连接数据集进行实验,基于服务特征分析与统计的入侵检测方法在不增加虚警率的情况下,可以得到更高的检测精度。结果说明,该方法是行之有效的。
- 孟杰陈行薛俊陶军
- 关键词：入侵检测
- 一种基于神经网络的入侵检测技术被引量：3
- 2009年
- 应用神经网络技术不仅能识别已知的网络入侵行为,而且也能识别许多未知的网络入侵的变种。BP神经网络是一种成功的神经网络技术,然而,标准BP算法学习速率固定,不能根据实际情况动态改变学习速率。为了自适应当前网络学习的状况,提高网络的收敛速度,提出了一种基于综合增加动量项与自适应调节学习速率相结合的改进BP算法,可以满足入侵检测分类识别的需求。选用Kddcup 1999 Data网络连接数据集进行特征提取和预处理之后,送入神经网络进行训练和测试,得到较高的检测率和较低的误报率。实验表明,基于改进的BP神经网络的入侵检测方法是有效的。
- 薛俊陈行陶军
- 关键词：入侵检测BP算法检测率误报率
