發(fā)布時間：2018-01-03 12:34

  本文關鍵詞：神經網絡技術在網絡入侵檢測模型及系統中的應用　出處：《現代電子技術》2015年21期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 神經網絡 入侵檢測模型 網絡安全 漏報率 誤報率

【摘要】：主要研究包含神經網絡模塊的網絡入侵檢測模型及系統,分析傳統入侵檢測系統的缺陷及神經網絡技術在入侵檢測中的優(yōu)勢,建立了基于神經網絡且包含誤用和異常檢測的網絡入侵檢測系統。利用該系統進行了大量入侵檢測試驗,試驗結果表明:所建模型具有較低的漏報率和誤報率,可以很好地檢測各種網絡入侵類型,大大提高網絡的安全性能。
[Abstract]:Network intrusion detection model and system research mainly contains the neural network module, analysis the defects of the traditional intrusion detection system and the neural network technology in intrusion detection advantage, established neural network and network intrusion detection includes misuse and anomaly detection system based on the use of the system. A large number of intrusion detection test, test results show that: the model has low false negative rate and false alarm rate, can effectively detect various types of network intrusion, greatly improving the safety performance of the network.

【作者單位】： 景德鎮(zhèn)陶瓷學院;
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 0引言最近十年,隨著互聯網技術的迅速發(fā)展,網絡安全越來越受到人們的重視,各種利用網絡漏洞和病毒入侵的手段層出不窮,極大地威脅著網絡安全。而傳統的殺毒軟件和防火墻技術面對端口掃描和新型木馬等網絡攻擊顯得力不從心。在此背景下,作為一種積極主動的安全防護策略,網絡入

【參考文獻】

相關期刊論文 前4條

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【共引文獻】

相關期刊論文 前10條

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相關博士學位論文 前2條

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6 溫U，

本文編號：1373917