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入侵检测技术是几年来快速发展的一种动态的网络安全技术,应用机器学习方法处理入侵检测问题,是把它对应成一个模式识别与分类问题来处理的.因此讨论几种机器学习的分类方法的原理, 为下一步把机器学习算法应用到入侵检测系统中提供了相关的思路与方法. 相似文献
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基于Agent的入侵检测系统是采用了Agent技术以保护信息系统安全的系统模式,成为近年来安全领域研究热点.本文对几个典型的基于Agent的入侵检测系统的框架结构、检测分析的处理方法和agent协同等进行了分析,并对基于agent的入侵检测系统存在的问题以及发展方向进行了讨论. 相似文献
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对网络入侵特征信息进行准确检测和拦截,以保障网络安全。传统方法采用时频特征检测方法,但在网络入侵信号进行多源波束入侵时,检测性能不好。提出一种基于小波包跳频估计的网络入侵检测算法。首先进行网络入侵信号模型构建,对网络入侵的干扰信息进行噪声驱动分解,然后采用小波包跳频估计方法进行入侵特征检测,以提高检测性能。仿真结果表明,采用该算法进行网络入侵检测,具有较好的抗干扰性能,检测精度较高,收敛性较好,可保障网络的稳定性。 相似文献
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对当前的入侵检测系统进行分析,在充分研究国内外入侵检测系统发展趋势的基础上,参照了代理技术,对多种检测方法进行分析和比较,根据校园网可划分为功能独立的子网的结构特点,同时充分利用代理技术在入侵检测系统中的技术优势,在分析已有分布式入侵检测系统模型的基础上,提出带监控管理中心的多代理入侵检测模型框架。该模型采用分布式的体系结构,结合基于网络和基于主机的入侵检测方法对入侵行为进行检测。 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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入侵检测技术分类与比较研究 总被引：3，自引：0，他引：3
入侵检测是信息安全保障的关键技术之一,近年来成为网络安全领域的研究热点.论述入侵检测的基本概念,依据不同标准对入侵检测系统进行分类,阐述并比较各种入侵检测技术和方法,分析现存的三种入侵检测体系结构,预测入侵检测技术的发展方向. 相似文献
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入侵检测系统是解决网络安全问题的重要手段之一。介绍了入侵检测系统的定义、功能及常用的入侵检测方法,在此基础上设计并实现了基于用户鼠标和键盘输入进行入侵检测的系统,经过测试能够达到预期的效果,完成入侵检测功能。 相似文献
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针对目前现有的入侵检测系统在识别入侵行为的准确性和对新的攻击行为的检测方面效率不高,适应性和灵活性较差的缺点,项目组将神经网络与入侵检测系统相结合,利用神经网络的自学习、自适应能力解决入侵检测系统的智能化问题,构建了智能型入侵检测系统。该系统具有较高的检测正确率和识别入侵行为的能力。 相似文献
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神经网络模型对DNA序列分类问题的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
从一个具体的DNA序列的分类问题出发,介绍应用感知器、BP网络和学习向量量子化神经网络模型解决识别问题的理论和算法.并且给出用MATLAB软件中的神经网络工具箱解决DNA序列分类这一具体问题的方法. 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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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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把粗糙集与神经网络结合,应用于文本分类,可以充分发挥两种方法的优势,取长补短,粗糙集理论可以有效地对样本集进行约简,从而简化了神经网络的结构,减少了网络的训练次数,学习速度和分类精度明显提高,并用仿真实验验证了此方法的有效性. 相似文献
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提出了把粗糙集和R BF神经网络相结合应用于农业总产值预测的方法。首先用粗糙集对影响农业总产值的多个因素进行属性约简,选择主要影响因素,去除冗余信息;然后利用RBF神经网络建立预测模型。最后对该模型的预测结果与因子分析神经网络模型的预测结果进行了比较,表明了该模型的有效性和优越性。 相似文献
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李昂 《南阳师范学院学报》2007,6(6):71-73
将一种基于聚类算法的RBF(径向基函数)神经网络方法运用于入侵检测中。在这种方法中采用两阶段学习方法,在利用非监督学习算法确定网络隐层中心时,提出一种基于高斯基的距离度量,并联合输入输出聚类的策略。基于F isher可分离率设计高斯基距离量度中的惩罚因子,可以提高聚类的性能。通过构建入侵检测模型,一方面可以加速网络训练速度,另一方面可以提高入侵检测在预测误报漏报中的性能。 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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1IntroductionIntrusion detection systems(IDS)can be catego-rizedinto two types bytheir detection algorithms:mis-use detection and anomaly detection.Misuse detectiondefines known attack signatures(using expert know-ledge),and tries to find the ones that ma… 相似文献