基于人工神经网络的入侵检测方法

发布时间：2023-02-05 14:20

　　本文分析基于人工神经网络的入侵检测模型搭建方案,方案被设计为嗅探器、数据审计和数据检测三个模块,深度学习与网络安全管理的结合有利于二者的同步发展。借助深度学习,不断提高网络安全管理水平,同时给人工神经网络带来更大的发展空间。为应对不断复杂的网络入侵手段,入侵检测需动态化发展,围绕人工神经网络,研究更多高效防御方法。

【文章页数】：2 页

【文章目录】：
1 人工神经网络
2 基于BP神经网络的入侵检测方法
    2.1 概念解析
    2.2 结构设计
    2.3 功能实现
        2.3.1 嗅探器设计
        2.3.2 数据审计模块设计
        2.3.3 数据检测模块设计
3 基于BP神经网络的入侵检测方法系统测试
    3.1 测试环境选择
    3.2 测试流程
        3.2.1 嗅探器测试
        3.2.2 数据审计模块测试
        3.2.3 数据检测模块测试
4 结论



本文编号：3735124