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J-GLOBAL ID：201102201912704853   整理番号：11A1209999

適応可能な直観論理ファジィ推論に基づく注入検出のための技術

Techniques for intrusion detection based on adaptive intuitionistic fuzzy reasoning

著者 (2件)： HUANG Xiao-wen ,  ZHANG Chi
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 30  号： 5  ページ： 1198-1201,1205  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 適応可能なニューロ直観論理ファジィ推論システム(ANIFIS)に基づく注入検出のための技術を,情報セキュリティの範囲にもたらした直観論理ファジィ集合論を用いて提案した。最初に,現存している注入検出法特性と脆弱性について解析して,Takagi-SugenoタイプによるANIFISに関する注入検出のためのモデルを確立した。次に,システムの推論規則を考案して,入出力の層とシステム出力の合成されたコンピューターの表現の間のコンピューター的関係を確かめた。続いて,ニューラルネットワークの学習アルゴリズムを提案して,それは,ネットワーク構造を調節することができて,回路パラメータを研究することができた。最後に,この試験結果はKDD CUP99データセットを用いて注入検出例を提供することによって技術の妥当性と構築したモデルの合理性を証明した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *ファジィ推論 ,  *論理 ,  検出 ,  ニューラルネットワーク ,  情報セキュリティ ,  ネットワーク構造 ,  回路定数 ,  ファジィ集合 ,  集合
準シソーラス用語： *直観論理 ,  回路パラメータ ,  データセット

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 適応 ,  直観論理 ,  ファジィ推論 ,  注入