An Anomaly Intrusion Detection Approach Using Cellular Neural Networks

机译：基于细胞神经网络的异常入侵检测方法

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This paper presents an anomaly detection approach for the network intrusion detection based on Cellular Neural Networks (CNN) model. CNN has features with multi-dimensional array of neurons and local interconnections among cells. Recurrent Perceptron Learning Algorithm (RPLA) is used to learn the templates and bias in CNN classifier. Experiments with KDD Cup 1999 network traffic connections which have been preprocessed with methods of features selection and normalization have shown that CNN model is effective for intrusion detection. In contrast to back propagation neural network, CNN model exhibits an excellent performance owing to the higher attack detection rate with lower false positive rate.

机译：提出了一种基于细胞神经网络模型的网络入侵检测异常检测方法。 CNN具有神经元的多维阵列和细胞间局部互连的特征。递归感知器学习算法（RPLA）用于在CNN分类器中学习模板和偏差。用特征选择和归一化方法预处理的KDD Cup 1999网络流量连接的实验表明，CNN模型对于入侵检测是有效的。与反向传播神经网络相反，CNN模型由于具有较高的攻击检测率和较低的误报率而具有出色的性能。

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来源
《International Symposium on Computer and Information Sciences(ISCIS 2006); 20061101-03; Istanbul(TR)》|2006年|P.908-917|共10页
会议地点 Istanbul(TR)
作者
Zhongxue Yang; Adem Karahoca;
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作者单位

Department of Computer Science, Nanjing Xiaozhuang University, Nanjing, China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
intrusion detection system; cellular neural networks; data mining;

机译：入侵检测系统；细胞神经网络；数据挖掘;

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