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一种新型的入侵检测模型的研究与实现

The Study and Implement of a Novel Intrusion Detection Model

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【摘要】 <正> 1 引言入侵(Intrusion)是指有关试图破坏资源的完整性、机密性及可用性的活动集合。入侵检测(Intru-sion Detection,简称ID)是指识别谁在未经授权情况下使用计算机系统;哪些人在滥用他们的特权对系统进行非法的访问。入侵检测系统(IDS)是一个计算机系统(可能由软件、硬件构成),它试图履行入侵检测功能,正如刚才所定义的,大多数是实时的。对于IDS的评估,主要的性能指标有:①可靠性,系统具有容错能力和可连续运行;②可用性,系统开销要最小,不会严重降低网络系统性能;③可测试,通过攻击可以检测系统运行;④适应性,对系统来说必须是易于开发的,可添加新的功能,能随时适应系统环境的改变;⑤实时性,系统能尽快地察觉入侵企图以便制止

【Abstract】 To overcome some of the limitations in the existing models on intrusion detection, a new approach using a neural network based on the backpropagation learning algorithm is proposed for intrusion detection,and the results obtained on preliminary testing are displayed.

【基金】 重庆市科技攻关项目
  • 【文献出处】 计算机科学 ,Computer Science , 编辑部邮箱 ,2001年11期
  • 【分类号】TP393.08
  • 【被引频次】13
  • 【下载频次】41
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