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1.
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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为了解决目前入侵检测技术准确率低、误报率高和无法检测新攻击类型等问题,研究了基于人工神经网络(ANN)的入侵检测技术,将径向基函数(RBF)网络应用于入侵检测研究中,并利用蛙跳算法（SFLA）对其参数进行优化,提高了入侵检测性能。 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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网络入侵检测系统介绍 总被引：1，自引：0，他引：1
要介绍了网络入侵、网络入侵检测、网络入侵检测系统的概念，简要介绍了网络入侵检测的过程，入侵检测的技术，入侵检测系统的分类，入侵检测系统的评估，入侵检测系统的发展方向。 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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王少杰 《邵阳学院学报(社会科学版)》2003,2(2):58-60
从定义入手，分析了MIDS网络入侵检测模型的一般特点，并进行了形象化的描述．在此基础上，提出一种全新的网络入侵检到模型—神经网络模型． 相似文献
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CORBA(Common Object Request Broker Architecture)，是分布计算机技术的发展结果，它在分布式入侵检测技术中有很好的研究和应用空间。简述了入侵技术与入侵检测技术的关系，分析了CORBA技术的主要特性，研究了基于CORBA的分布式入侵检测技术，并给出了一个基于CORBA的分布式入侵检测系统模型。 相似文献
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提出了一种基于粗糙集-LVQ神经网络的入侵检测模型。首先将粗糙集作为前置处理系统对属性进行约简,再根据粗糙集处理后的学习样本集,构建LVQ神经网络结构,实现对入侵进行检测。实验结果表明该方法优于其他同类方法。 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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采用概率竞争和RBF(Radial-based Function Method)相结合的神经网络模型,研究UPI(UniversityPersonality Inventory大学生心理健康清单)多变量非线性诊断指标和分类标准的内在联系。提出了一种UPI辅助诊断的概率竞争型RBF神经网络的解决方案,把UPI数据作为概率竞争和RBF神经网络改进模型的输入,构建2层改进的RBF神经网络仿真模型。实验结果显示,综合运用概率竞争和RBF神经网络的方法能使UPI分类达到较好的效果。构建的概率竞争神经网络模型用于UPI的辅助诊断是可行的。 相似文献
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鉴于BP神经网络、RBF神经网络在城市供水量预测精度上的不足,利用粒子群算法优化两者相关参数,实现更高预测精度,并通过建立BP神经网络、RBF神经网络、PSO-BP神经网络、PSO-RBF神经网络分别对城市供水量数据进行仿真预测。最终测试样本统计结果显示：RBF神经网络比BP神经网络平均相对误差（MRE）低约1%,在拟合度（R2）上高约0.014;PSO-BP神经网络比BP神经网络在MRE上降低约1.25%,在R2上提高约0.05;PSO-RBF神经网络比RBF神经网络在MRE上降低约0.3%,在R2上提高约0.072。由此说明RBF神经网络比BP神经网络在城市供水量预测方面更有优势,并且利用粒子群算法优化神经网络模型参数可有效提升神经网络预测精度。 相似文献
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针对RBF的参数选取的局限性造成检测效率低下的情况,提出一种PSO-RBF的算法,使用粒子群优化算法对RBF中权值、中心和方差三组参数进行优化设置,使三组参数的选择更加符合实际情况,提高了检测效率。将PSO-RBF算法应用到网络入侵检测识别系统中,结果表明该算法具有很好的检测率以及误报率,同时实验也证实了算法的可行性。 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