电信科学技术第五研究所有限公司
Published:2023
移动端阅览
袁小燕, 张磊, 郑韬. 基于Elman神经网络的入侵检测研究[J]. 2023, (6): 55-59.
DOI:
袁小燕, 张磊, 郑韬. 基于Elman神经网络的入侵检测研究[J]. 2023, (6): 55-59. DOI:
入侵检测旨在监测计算机系统、网络或应用程序中的未经授权、恶意或异常活动,以及识别可能的安全威胁和入侵行为。本文基于Elman神经网络构建入侵检测的模型,以提高模型入侵检测的性能。通过实证检验,与常用的XGBoost模型相比,在准确率上提高6.67%,误报率上降低3.93%,在漏报率上降低1.39%,在AUC上提高0.137。
对抗机器学习在网络入侵检测领域的应用[J]. 刘奇旭;王君楠;尹捷;陈艳辉;刘嘉熹.通信学报,2021(11)
基于特征优化和BP神经网络的入侵检测方法[J]. 王伟;代红;赵斯祺.计算机工程与设计,2021(10)
基于乌鸦搜索优化BP神经网络的入侵检测方法[J]. 蓝吕盈;唐向红;顾鑫;陆见光.激光与光电子学进展,2021(06)
基于天牛群优化与改进正则化极限学习机的网络入侵检测[J]. 王振东;刘尧迪;杨书新;王俊岭;李大海.自动化学报,2022(12)
双向AC算法及其在入侵检测系统中应用[J]. 杨超.计算机系统应用,2011(03)
0
Views
74
下载量
CSCD
Publicity Resources
Related Articles
Related Author
Related Institution