[发明专利]一种基于Taylor神经网络的入侵检测方法及系统有效
| 申请号： | 202110280565.X | 申请日： | 2021-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN113162914B | 公开（公告）日： | 2022-04-01 |
| 发明（设计）人： | 王振东;张林;王俊岭;李大海;杨书新 | 申请（专利权）人： | 江西理工大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;H04L41/142;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京知呱呱知识产权代理有限公司 11577 | 代理人： | 杜立军 |
| 地址： | 341000 江*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种基于Taylor神经网络的入侵检测方法及系统，针对现阶段攻击数据的特点提出了一种新型神经元——Taylor神经元(TN)，并利用Taylor神经元设计了Taylor神经网络层(TNL)，再结合传统神经网络(DNN)搭建了适合入侵数据特征的Taylor神经网络(TNN)入侵检测算法。将基于高斯过程的人工蜂群算法引入Taylor神经网络，并建立Simple_TNN与Multi_TNN的入侵检测模型。实验证明，使用了GABC的Simple_TNN和Multi_TNN相较于传统的DNN等入侵检测算法具有明显的优势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 taylor 神经网络 入侵 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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