基于概率神经网络的IPv6入侵检测技术研究

发布时间：2018-04-19 21:05

  本文选题：IPv + 入侵检测　； 参考：《太原理工大学学报》2017年06期

【摘要】：分析了IPv6常见网络问题与入侵检测技术,介绍了基于神经网络的IPv6入侵检测技术模型。鉴于概率神经网络有强大的非线性分类能力,可以非常准确地完成入侵攻击分类等优点,提出了一种基于概率神经网络的IPv6入侵检测技术,将IPv6中获取的数据包进行预处理后,利用概率神经网络进行数据类型分类。实验证明,该方法在IPv6入侵检测的检测精度和检测效率上都得到了较大的提高。
[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.
【作者单位】： 太原理工大学信息化管理与建设中心;下一代互联网重大应用技术(北京)工程研究中心;
【基金】：北京市发改委下一代互联网重大应用技术项目(20151045)
【分类号】：TP183;TP393.08

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