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<正>随着互联网技术的发展、网络安全形式的变化,传统的入侵检测技术越来越暴露自己的局限和不足。神经网络应用于入侵检测可以克服传统检测技术的一些不足,不仅能识别已知的网络入侵行为,而且也能识别许多未知的网络入侵的 相似文献
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目前,广泛应用的入侵检测系统大多是以误用检测的分析方法为主,入侵规则库更新速度相对较慢,无法识别未知攻击,这种被动的防御状态漏报率相对较高．将蜜网技术应用在入侵检测系统中可以大大改善检测性能,使其具备识别未知入侵行为的主动防御能力． 相似文献
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传统的入侵检测系统只能检测已知入侵行为,对于新型入侵行为难以监测及采取应对策略。基于网络预警的自适性入侵检测系统,能够从网络流量方面防护重点设备,根据周围设备的异常情况识别新型入侵并进行安全策略升级。采用C4.5决策树作为入侵检测器核心算法。仿真实验表明,网络预警自适性入侵检测系统理论上拥有74.23%的检出率和92.21%的有效检测率（检出率+入侵类型错误率）。 相似文献
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提出一种基于BP神经网络的异常入侵检测方法,由于BP神经网络是一种基于误差反向传播算法的多层前馈神经网络,具有对不确定性的学习与适应能力,可以很好的满足入侵检测分类识别的需求.对“KDD Cup 1999 Data”网络连接数据集进行特征选择和标准化处理之后用于训练神经网络并仿真实验,得到了较高的检测率和较低的误报率.仿真实验表明,基于BP神经网络的入侵检测方法是有效的. 相似文献
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为了更好促进人工智能技术在现代计算机网络安全管理中的科学应用,本课题重点研究探讨了神经网络系统、多agent系统和专家系统三个典型人工智能系统在计算机网络安全管理中的应用。研究发现:神经网络系统能够有效提升计算机网络安全管理系统的入侵检测能力、大幅降低入侵检测出错率;多agent系统的应用,可以有效提高计算机网络安全管理系统的网络态势感知与网络入侵检测能力,也有助于网络主动防御能力提升;专家系统的应用,则真正使计算机网络安全管理系统有了"智能",并且应用时间越长,系统的智能化特点越明显。因此,人工智能技术在计算机网络安全管理中的应用已是大势所趋。 相似文献
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对当前入侵检测技术进行了分析并讨论了现有入侵检测系统的不足，论述了神经网络应用于入侵检测中的优势。由于RBF网络具有最佳逼近性质，给出了一种基于RBF神经网络的智能人侵检测系统模型。 相似文献
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提出了一种人工免疫和神经网络结合用于网络入侵检测的新颖算法,该算法具有识别多样性、自我调节功能等特点。将该算法以网络的输入数据作为抗原,用于神经网络隐层中心点数量和位置的调整,输出采用最小二乘法。仿真结果表明,该混合算法具有较强的泛化能力,而且精度高,效果好。 相似文献
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入侵检测技术IDS是一种主动保护自己免受攻击的一种网络安全技术。作为防火墙的合理补充,入侵检测技术能够帮助系统对付网络攻击,扩展了系统管理员的安全管理能力(包括安全审计、监视、攻击识别和响应),提高了信息安全基础结构的完整性。本文通过对网络安全问题和两类不同检测思想的论述与分析,在对早期网络入侵检测系统模型的分析的基础上,提出了一种新型入侵检测模型,从而尽最大可能减少误报和漏报情况的发生,大大提高入侵检测系统的有效性。 相似文献
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张书生 《商丘职业技术学院学报》2008,7(5):42-44
入侵防护系统是一种主动、智能的入侵检测防范,其设计宗旨是预先对入侵活动和攻击性网络流量进行拦截,避免其造成损失．在网络运行中,实现了由被动防御过滤到主动防御,并且将入侵检测、病毒检测、防火墙等功能紧密整合,实现网络安全的深度防护,保障网络安全． 相似文献
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首先给出计算机网络入侵、入侵检测和入侵检测技术的概念 ,接着介绍入侵检测中的滥用检测和异常检测 然后从智能化入侵检测这个角度对遗传算法、神经网络、人工免疫、支持向量机等智能检测技术作了阐述 最后结合自己的研究 ,提出智能化技术在入侵检测中的发展趋势和主要研究方向 相似文献
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指出了传统的基于BP网络的入侵检测的不足之处,提出一种新的BP神经网络的算法,并给出了基于改进型BP神经网络的网络入侵检测系统模型结构;对于新模型的关键技术做了详细的阐述,并且指出新模型的优点． 相似文献
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自适应动态入侵检测模型的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了将模糊控制和神经网络用于入侵检测的新方案．在该模型中神经网络训练模块可以不断地从模糊控制模块中获得攻击数据信息和正常数据信息,并根据这些信息进行自适应调整,更新权值和阈值,使整个智能入侵检测过程完全成为一个在实际应用中动态自适应的过程．实验结果表明．这种方案具有很高的准确检测率,对检测未知攻击具有较好的性能． 相似文献
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本文论述了入侵检测系统的概念以及未来发展趋势,分析了入侵检测系统在数字化校园网络中的应用,通过在数字化校园网络中部署入侵检测系统,确保校园网络内外网的安全,从而达到提高数字化校园各系统的网络安全水平。 相似文献