基于自组织映射网络的自适应入侵检测方法技术

一种基于自组织映射网络的自适应入侵检测方法，其特征在于，方法分为两大阶段，即训练阶段和检测阶段，首先，对自组织映射神经网络采用训练样本集合进行训练，达到稳定，之后，训练完毕后的自组织映射神经网络在检测阶段用于实际的入侵检测任务，具体如下：　　　　第一，训练阶段　　　　在训练阶段，首先从会话数据矢量训练样本集获得输入特征矢量，然后在进行预处理后，送入自组织映射神经网络进行自组织训练直至稳定收敛；　　　　第二，检测阶段　　　　首先从实际输入的数据样本集中生成输入特征矢量，然后将它们按照串行方式依次送入自组织映射神经网络，得到对应的输出值，对于每个输入特征矢量，用其产生的输出值对自组织映射神经网络内的神经元权值进行调整，完成一次自适应训练过程。（*该技术在2023年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：唐正军，李建华，杨树堂，伍星，陈杰，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：