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基于神经网络的高效智能入侵检测系统

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【英文篇名】	Neural Networks-based Intelligent and Efficient Intrusion Detection
【下载频次】	★★★★
【作者】	撖书良; 蒋嶷川; 张世永;
【英文作者】	HAN Shuliang; JIANG Yichuan; ZHANG Shiyong (Department of Computing & Information Technology; Fudan University; Shanghai 200433);
【作者单位】	复旦大学计算机与信息技术系; 复旦大学计算机与信息技术系上海;
【文献出处】	计算机工程 , Computer Engineering, 编辑部邮箱 2004年 10期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	入侵检测; 神经网络; 训练;
【英文关键词】	Intrusion detection; Neural networks; Training;
【摘要】	描述了一种采用人工神经网络技术的高效实时入侵检测模型，对网络数据处理、神经网络的训练及其算法、神经网络的检测及其算法进行了详细的论述，目的是用神经网络的优势来改进现存入侵检测系统中的一些不足之处，使入侵检测系统效率更高，更具智能化。
【英文摘要】	This paper describes in detail a real-time intrusion detection model based on neural networks, the processing of network data and the training algorithm of neural networks. It turns out that using neural networks can improve the efficiency and intelligence of intrusion detection.
【基金】	国家“863”计划基金资助项目(2001AA142050)
【更新日期】	2005-08-19
【分类号】	TP183
【正文快照】	入侵检测系统(IDS)是动态安全技术中最核心的技术之一。它通过对计算机网络或计算机系统中的若干关键点收集信息并对其进行分析,从中发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和被攻击的迹象。入侵检测系统不仅仅针对外来的入侵者,同时也针对内部的入侵行为。然而,IDS有时所提

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