【201910174241.0】一种基于多级模糊神经网络的入侵检测方法-武清知识产权运营保护服务平台

【201910174241.0】一种基于多级模糊神经网络的入侵检测方法

        转让/许可方名称：天津理工大学
        转让/许可底价（万元）：面议
        挂牌截止时间：2025年1月10日

一种基于多级模糊神经网络的入侵检测方法，包括网络数据预处理，超盒的创建和调整，重叠区域的处理和分类结果展示。本发明以改进的模糊最小‑最大神经网络算法为基础，以国际标准数据集KDD CUP99网络连接数据集为例，实验选用2007年给出的多用于对比和验证算法的性能的corrected KDD CUP99数据集。在实验前先对实验数据进行预处理，根据预处理后的网络连接数据构建超盒并调整，对重叠区域进行处理，最后实现对测试网络连接数据的分类，从而判断出当前网络连接是否为攻击连接以及具体攻击类型。基于多级模糊神经网络的入侵检测方法大大提高了网络连接分类的速度和分类正确率，一定程度上改善了传统入侵检测系统分类慢，误报率高的缺陷。