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摘要:
入侵检测系统是针对网络攻击的重要检测机制.迅速发展的网络技术、互联网流量的迅速增长以及攻击的复杂性使得现存的入侵检测系统难以提供可靠的服务.这就需要考虑优化性能,提供一种具备学习和自适应能力的入侵检测系统.文章提出了一种入侵检测模型,它基于自治agent和黑板结构,具有更好的自学习能力,这种检测系统能够自动适应网络环境和攻击类型的不断变化提高自身对新型的网络攻击的检测能力.
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文献信息
篇名 基于黑板的自治代理协同入侵检测系统模型
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 入侵检测 黑板结构 自治代理 人工神经网络
年,卷(期) 2004,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 59-62
页数 4页 分类号 TP393
字数 4121字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2004.03.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈继 合肥工业大学计算机信息学院 4 16 2.0 4.0
2 李凯 合肥工业大学计算机信息学院 36 191 9.0 11.0
3 周健 合肥工业大学网络中心 71 585 13.0 20.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (2)
共引文献  (29)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (2)
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1987(1)
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2001(2)
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2002(1)
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2004(0)
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2008(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
入侵检测
黑板结构
自治代理
人工神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
9945
总下载数(次)
28
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