Network Intrusion Detection Method Based on Radial Basic Function Neural Network

机译：基于径向基函数神经网络的网络入侵检测方法

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Aimed at the network intrusion behaviors are characterized with uncertainty, complexity, diversity and dynamic tendency and the advantages of radial basic function neural network (RBFNN), an intrusion detection method based on radial basic function neural network is presented in this paper. We construct the structure of RBFNN that used for detection network intrusion behavior, and adopt the K-nearest neighbor algorithm and least square method to train the network. We discussed and analyzed the impact factor of intrusion behaviors. With the ability of strong function approach and fast convergence of radial basic function neural network, the network intrusion detection method based on radial basic function neural network can detect various intrusion behaviors rapidly and effectively by learning the typical intrusion characteristic information. The experimental result shows that this intrusion detection method is feasible and effective.

机译：针对网络入侵行为具有不确定性，复杂性，多样性和动态趋势的特点，以及径向基函数神经网络（RBFNN）的优点，提出了一种基于径向基函数神经网络的入侵检测方法。我们构造了用于检测网络入侵行为的RBFNN结构，并采用K最近邻算法和最小二乘法对网络进行训练。我们讨论并分析了入侵行为的影响因素。利用径向基函数神经网络的强大功能方法和快速收敛的能力，基于径向基函数神经网络的网络入侵检测方法可以通过学习典型的入侵特征信息来快速有效地检测各种入侵行为。实验结果表明，该入侵检测方法是可行和有效的。

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来源
《E-Business and Information System Security, 2009. EBISS '09》|2009年|1-4|共4页
会议地点 Wuhan(CN);Wuhan(CN)
作者
Jingwen Tian; Meijuan Gao; Fan Zhang;
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作者单位

Coll. of Autom., Beijing Union Univ., Beijing;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
backpropagation; computer networks; least squares approximations; pattern classification; radial basis function networks; telecommunication security; BP network; K-nearest neighbor algorithm; least square method; mode-classification; network intrusion detection method; network security; radial basic function neural network learning;

机译：反向传播;计算机网络;最小二乘近似;模式分类;径向基函数网络;电信安全性; BP网络; K近邻算法;最小二乘法;模式分类;网络入侵检测方法;网络安全性;径向基本函数神经网络学习;

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