本文選題：IPv + 入侵檢測��； 參考：《太原理工大學(xué)學(xué)報》2017年06期

【摘要】：分析了IPv6常見網(wǎng)絡(luò)問題與入侵檢測技術(shù),介紹了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的IPv6入侵檢測技術(shù)模型。鑒于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有強大的非線性分類能力,可以非常準確地完成入侵攻擊分類等優(yōu)點,提出了一種基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的IPv6入侵檢測技術(shù),將IPv6中獲取的數(shù)據(jù)包進行預(yù)處理后,利用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)類型分類。實驗證明,該方法在IPv6入侵檢測的檢測精度和檢測效率上都得到了較大的提高。
[Abstract]:The common network problems and intrusion detection technology of IPv6 are analyzed, and the model of IPv6 intrusion detection technology based on neural network is introduced. In view of the strong nonlinear classification ability of probabilistic neural network and the ability to complete intrusion attack classification accurately, a new IPv6 intrusion detection technique based on probabilistic neural network is proposed, which preprocesses the packets obtained in IPv6. Probabilistic neural network is used to classify data types. The experimental results show that the detection accuracy and efficiency of IPv6 intrusion detection are greatly improved.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)信息化管理與建設(shè)中心;下一代互聯(lián)網(wǎng)重大應(yīng)用技術(shù)(北京)工程研究中心;
【基金】：北京市發(fā)改委下一代互聯(lián)網(wǎng)重大應(yīng)用技術(shù)項目(20151045)
【分類號】：TP183;TP393.08

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本文編號：1774712