本文關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型及系統(tǒng)中的應(yīng)用　出處：《現(xiàn)代電子技術(shù)》2015年21期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 入侵檢測(cè)模型 網(wǎng)絡(luò)安全 漏報(bào)率 誤報(bào)率

【摘要】：主要研究包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型及系統(tǒng),分析傳統(tǒng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的缺陷及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在入侵檢測(cè)中的優(yōu)勢(shì),建立了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)且包含誤用和異常檢測(cè)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)。利用該系統(tǒng)進(jìn)行了大量入侵檢測(cè)試驗(yàn),試驗(yàn)結(jié)果表明:所建模型具有較低的漏報(bào)率和誤報(bào)率,可以很好地檢測(cè)各種網(wǎng)絡(luò)入侵類型,大大提高網(wǎng)絡(luò)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(xué)院;
【分類號(hào)】：TP393.08
【正文快照】： 0引言最近十年,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)安全越來(lái)越受到人們的重視,各種利用網(wǎng)絡(luò)漏洞和病毒入侵的手段層出不窮,極大地威脅著網(wǎng)絡(luò)安全。而傳統(tǒng)的殺毒軟件和防火墻技術(shù)面對(duì)端口掃描和新型木馬等網(wǎng)絡(luò)攻擊顯得力不從心。在此背景下,作為一種積極主動(dòng)的安全防護(hù)策略,網(wǎng)絡(luò)入

【參考文獻(xiàn)】

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4 李忠武;陳麗清;;計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用研究[J];現(xiàn)代電子技術(shù);2014年10期

【共引文獻(xiàn)】

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2 李林林;孫良旭;王平;;Snort規(guī)則庫(kù)在高爐專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)的移植[J];遼寧科技大學(xué)學(xué)報(bào);2009年01期

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4 黃勤;龔海清;劉金亨;孔祥龍;;基于改進(jìn)的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)[J];重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年02期

5 尚東挺;王亞洲;;入侵檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];電腦開(kāi)發(fā)與應(yīng)用;2012年02期

6 李偉超;;淺析基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)技術(shù)[J];電腦知識(shí)與技術(shù);2006年26期

7 余琨;伍孝金;;Snort體系結(jié)構(gòu)的研究與分析[J];電腦知識(shí)與技術(shù)(學(xué)術(shù)交流);2007年18期

8 鐘曉旭;;網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的分析[J];電腦知識(shí)與技術(shù)(學(xué)術(shù)交流);2007年19期

9 周凌;;基于校園網(wǎng)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)的研究[J];電腦知識(shí)與技術(shù);2008年01期

10 劉影;張維勇;;基于Snort的模式匹配算法研究[J];電腦知識(shí)與技術(shù);2009年03期

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2 馬洋明;網(wǎng)絡(luò)安全事件的實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)技術(shù)研究[D];華中科技大學(xué);2007年

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2 李二濤;基于Snort的校園網(wǎng)分布式入侵檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D];合肥工業(yè)大學(xué);2010年

3 周文星;江西地稅安全管理平臺(tái)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的研究與應(yīng)用[D];南昌大學(xué);2010年

4 趙生艷;基于模式匹配的入侵檢測(cè)系統(tǒng)研究[D];安徽大學(xué);2010年

5 楊荃;基于多核平臺(tái)的濫用檢測(cè)模塊的研究與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2011年

6 溫U，

本文編號(hào)：1373917