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一种基于改进神经网络的入侵容忍系统模型 被引量:3

Model of Intrusion Tolerant System Based on Improved Neural Networks
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摘要 该文通过对资源和控制两个属性的分析,将入侵容忍系统的运行状态进行了抽象分类,给出了系统不同运行状态下的相应安全机制;利用改进的反向传播(BP)神经网络对入侵容忍系统建模,给出了BP网络的输入和输出节点以及基于该BP网络的系统工作原理,用实例描述了该系统的一个典型的入侵容忍过程;实验结果表明,该系统对入侵具有较好的检测和容忍能力。 The work states of intrusion tolerant system are classified abstractly through analyzing the two attributes: resource and control. The corresponding safe mechanisms in different work states of the system are given.. A model of intrusion tolerant system based on improved back propagation (BP) neural networks is established, the input and output nodes of the BP network are given, and the work principle of the system based on the BP network is described. A typical intrusion tolerant process of the system is described through an example. The experimental results show that the system has a good ability of detecting and bearing the intrusion.
出处 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期628-631,共4页 Journal of Nanjing University of Science and Technology
基金 国家自然科学基金(60374066)
关键词 入侵容忍 神经网络 反向传播网络 intrusion tolerance neural networks back propagation network
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