【摘 要】
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随着攻击手段的复杂化和多样化,传统的入侵检测方法己不能满足安全需求,智能入侵检测已逐渐成为入侵检测乃至整个网络安全领域的研究重点之一。本文采用神经网络模型来实现系
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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随着攻击手段的复杂化和多样化,传统的入侵检测方法己不能满足安全需求,智能入侵检测已逐渐成为入侵检测乃至整个网络安全领域的研究重点之一。本文采用神经网络模型来实现系统的智能化检测。同时为了加快神经网络的学习收敛速度,引入了能够对大量数据进行有效的属性约简的粗糙集理论,并将这两种技术融合,从而设计实现了一个新的智能入侵检测系统R_NNIDS。实验测试表明,本系统能够完成基本的入侵检测,有一定的实用性;能够完成从数据发现新的规则,有一定的智能性。
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