[发明专利]基于移动代理和学习向量量化神经网络的智能NIPS架构无效
| 申请号： | 201110087943.9 | 申请日： | 2011-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN102195975A | 公开（公告）日： | 2011-09-21 |
| 发明（设计）人： | 贾铁军 | 申请（专利权）人： | 上海电机学院 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N3/02 |
| 代理公司： | 上海思微知识产权代理事务所(普通合伙) 31237 | 代理人： | 郑玮 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于移动代理和学习向量量化神经网络的智能NIPS架构，包括数据预处理单元，其收集网络数据流，并从中选取供神经网络的输入和测试样本；构建分类器单元，其利用输入和学习样本MA-LVQ神经网络分类器，并进行分类测试，从而形成知识库；专家系统单元，其根据已知安全策略与知识库进行交互，以对由所述数据流提供的行为与所述知识库中的行为描述进行比较分类，从而确定输出结果；知识库，包括正常行为描述和异常行为描述，并且通过所述专家系统单元进行交互而更新的。可使线性网络达到更好分类效果，在竞争层作用下，可有效避免线性网络要求数据为线性可分的较强限制，更实用广泛。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 移动 代理 学习 向量 量化 神经网络 智能 nips 架构 | ||
【主权项】：
一种基于移动代理和学习向量量化神经网络的智能NIPS架构，其特征在于，包括：数据预处理单元，其收集网络数据流，并从中选取供神经网络的输入和测试样本；构建分类器单元，其利用输入和学习样本MA‑LVQ神经网络分类器，并进行分类测试，从而形成知识库；专家系统单元，其根据已知安全策略与知识库进行交互，以对由所述数据流提供的行为与所述知识库中的行为描述进行比较分类，从而确定输出结果；知识库，包括正常行为描述和异常行为描述，并且通过所述专家系统单元进行交互而更新。
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