神经网络技术在网络入侵检测模型及系统中的应用

发布时间：2018-01-03 12:34

  本文关键词：神经网络技术在网络入侵检测模型及系统中的应用　出处：《现代电子技术》2015年21期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：主要研究包含神经网络模块的网络入侵检测模型及系统,分析传统入侵检测系统的缺陷及神经网络技术在入侵检测中的优势,建立了基于神经网络且包含误用和异常检测的网络入侵检测系统。利用该系统进行了大量入侵检测试验,试验结果表明:所建模型具有较低的漏报率和误报率,可以很好地检测各种网络入侵类型,大大提高网络的安全性能。
[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.

【作者单位】： 景德镇陶瓷学院;
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 0引言最近十年,随着互联网技术的迅速发展,网络安全越来越受到人们的重视,各种利用网络漏洞和病毒入侵的手段层出不穷,极大地威胁着网络安全。而传统的杀毒软件和防火墙技术面对端口扫描和新型木马等网络攻击显得力不从心。在此背景下,作为一种积极主动的安全防护策略,网络入

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1373917