神经网络在入侵检测系统中的应用

该文介绍了入侵检测系统的作用、类型和原理,论述了神经网络应用于入促检测系统中的优势,提出了神经网络入侵检测系统的模型。     

分层神经网络在入侵检测系统中的应用

入侵检测技术是提高网络安全的重要手段之一,旨在利用分层神经网络解决入侵检测问题。针对入侵检测研究的通用审计数据集,首先将数据进行预处理以便运算;其次利用RBF网络实现粗检测;再次利用Elman BP网络进行细检测,从而实现分层神经网络的入侵检测;最后在MATLAB平台下进行仿真实验,仿真结果表明,分层神经网络结构在入侵检测中体现出良好的特性。     

神经网络在网络入侵检测中的应用

首先介绍了网络入侵对网络安全造成的威胁,接着分析了入侵检测技术的不足。然后阐述了神经网络算法在网络入侵检测中的应用。最后展望了神经网络技术在入侵检测中的发展趋势和主要研究方向。     

神经网络在入侵检测系统中的应用

本文简要分析了当前的几种入侵检测方法,指出了将神经网络应用于入侵检测系统的优越性。重点介绍了LVQ神经网络的结构及其学习算法,提出了将LVQ神经网络用于入侵检测系统的方法,并给出了基于LVQ神经网络的网络入侵检测系统模型结构。最后,用matlab进行了仿真实验。结果表明,运用LVQ神经网络检测入侵,可以达到较高的准确检测率,是一种有效的入侵检测手段。     

神经网络在入侵检测系统中的应用

本文简要分析了当前的几种入侵检测方法,指出了将神经网络应用于入侵检测系统的优越性.重点介绍了LVQ神经网络的结构及其学习算法,提出了将LVQ神经网络用于入侵检测系统的方法,并给出了基于LVQ神经网络的网络入侵检测系统模型结构.最后,用matlab进行了仿真实验.结果表明,运用LVQ神经网络检测入侵,可以达到较高的准确检测率,是一种有效的入侵检测手段.     

基于神经网络的入侵检测系统的实现

入侵检测是近十几年来出现的一种主动保护自己以免受黑客攻击的新型网络安全技术。入侵检测被认为是防火墙后的第二道安全阀门,文章从神经网络特点和机制入手,介绍了神经网络的基本概念及其算法理论,提出基于神经网络入侵检测方法,并给出了基于神经网络的网络入侵检测系统模型结构。仿真实验结果表明,运用神经网络检测入侵,可以达到较高的准确检测率,是一种有效的入侵检测手段。     

混合前馈型神经网络在入侵检测中的应用研究

提出一种基于混沌神经元的混合前馈型神经网络,用于检测复杂的网络入侵模式．这种神经网络具有混沌神经元的延时、收集、思维和分类的功能,避免了MLP神经网络仅能识别网络中当前的滥用入侵行为的弱点．对混合网络进行训练后,将该网络用于滥用入侵检测．使用DARPA数据集对该方法进行评估,结果表明该方法可有效地提高对具备延时特性的Probe和DOS入侵的检测性能．     

数据挖掘在入侵检测系统中的应用

入侵检测技术已经成为网络安全领域的研究热点。数据挖掘是从大量数据中发掘出新的、有用模式的过程。把它用于入侵检测，可发掘警报日志信息和审计数据特有的模式，实时分析，寻找黑客入侵的规律，提高入侵检测系统的警报精确度，降低系统管理员的工作强度。并给出了基于数据挖掘的入侵检测系统模型。     

入侵检测系统

入侵检测系统（IDS）是一种基于主动策略的网络安全系统,是对常用的被动策略的逻辑补偿,是网络安全系统中的重要组成部分。首先对IDS技术进行了分析,说明了入侵检测的技术原理,并从两个角度对IDS进行分类;接着讨论了系统的实现方法和现有的IDS系统;最后总结了这项技术,展望了未来工作。     

神经网络在入侵检测中的应用

神经网络具有自组织、自学习和推广能力的优势,将其应用于IDS中是目前网络安全领域的研究热点。基于神经网络的入侵检测方法不仅对于已知的攻击模式具有较好的识别能力,而且具有检测未知攻击的能力。介绍了入侵检测的概念和入侵检测系统的分类,分析了入侵检测技术存在的问题,提出了改进BP算法神经网络的入侵检测模型,最后利用MATLAB验证算法改进的有效性。     

网络入侵检测系统研究

入侵检测技术是近二十年来出现的一种主动保护计算机免受入侵者攻击的新型网络安全技术。它能够提供对内部攻击,外部攻击和误操作的实时检测,是网络安全技术极其重要的组成部分。     

入侵检测技术在网络安全中的应用

随着信息化的不断扩展,各类网络版应用软件推广应用,计算机网络在提高数据传输效率,实现数据集中、数据共享等方面发挥着越来越重要的作用,网络与信息系统建设已逐步成为各项工作的重要基础设施。为了确保各项工作的安全高效运行,保证网络信息安全以及网络硬件及软件系统的正常顺利运转是基本前提,因此计算机网络和系统安全建设就显得尤为重要。     

BP神经网络在入侵检测系统中的应用研究

文章针对传统的入侵检测系统误报率和漏报率较高、检测效率和智能化程度不足的缺点,提出了基于BP神经网络的入侵检测系统,详细介绍了BP神经网络的工作原理,分析了基于BP神经网络的入侵检测系统的设计和实现,通过仿真实验表明这种神经网络和遗传算法可以有效地应用到入侵检测系统中。     

入侵检测系统的研究

目前,网络安全是网络研究的热点,而随着对计算机系统弱点和入侵行为分析研究的深入,入侵检测系统在网络安全中发挥着越来越重要的作用,并成为处理网络安全问题的有效工具,对传统的安全防范技术起了重要的补充作用。该文介绍了研究入侵检测系统的意义,分析了入侵检测系统的一般工作流程,并给出了入侵检测系统的几种分类方法。入侵检测系统也有自身的局限性并且面临着诸多挑战。文章最后阐述入侵检测系统有待解决的关键问题以及入侵检测系统在我国网络安全中的重要地位。     

改进BP神经网络用于入侵检测

随着网络的不断发展,网络上的信息量在日益增多,人们在网络上的应用也越来越多,网络安全成为十分重要的问题。入侵检测是网络安全的的一个研究热点。本文经过对入侵检测历史与现状的分析和对目前入侵检测技术的研究。针对目前大多数入侵检测系统存在的局限性,提出了一种利用改进BP神经网络算法的入侵检测方法,仿真实验结果表明该算法可以有效地进行入侵检测,使入侵检测的准确性与速度有所提高。     

分布式网络入侵检测技术研究

分析了各种网络入侵检测技术的特点和局限性,对基于代理的分布式入侵检测系统进行了分类,介绍了两种典型的系统框架,对分布式网络入侵检测系统实现过程中的关键技术进行了讨论,并给出了详尽的解决方案。     

基于改进的粗糙神经网络模型的入侵检测系统研究

本文对传统的粗糙神经网络模型进行了改进,加入了具有不良信息过滤功能的隐单元,在此基础上提出了相应的网络入侵检测模型,充分发挥了粗糙集理论和神经网络的优势,弥补了各自的缺点.实验证明,在传统神经网络里加入具有不良信息过滤功能的隐单元,可以有效识别网络中的不良信息,降低神经网络系统的输入维度,提高入侵检测系统的识别效果.     

自组织神经网络在入侵检测系统中的应用

论述了入侵检测系统的基本概念,分析了入侵检测系统(IDS)的关键技术及存在的问题。为了解决这些问题,本文提出了一个基于自适应共振理论ART的入侵检测系统模型,介绍了ART的几个基本概念,并将其用于构造入侵检测系统。最后通过一个实例检验了这个系统。