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摘要:
针对目前入侵检测系统中利用训练选取参数时运算量大的问题,提出了一种新的分析模型.新的分析模型通过改进规则探测判定权值的方法,提高了训练效率,使得入侵检测系统在有限的系统资源和训练时间的条件下可以进行更多的训练,从而降低入侵检测系统的警报错误率.
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一种新的基于Agent的入侵检测系统模型
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一个新的概率数据模型
数据库
概率数据库
数据模型
属性
一个改进的入侵检测系统模型
模式匹配
协议分析
入侵检测
内容分析
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文献信息
篇名 一个新的入侵检测分析模型
来源期刊 中山大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 入侵检测系统 训练集 警报错误率
年,卷(期) 2004,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 40-43
页数 1页 分类号 TP393.08
字数 3972字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0529-6579.2004.01.011
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 赵榛 中山大学信息科学与技术学院 2 2 1.0 1.0
2 李民政 中山大学信息科学与技术学院 1 0 0.0 0.0
3 鲍飞 中山大学信息科学与技术学院 2 2 1.0 1.0
4 刘克钧 中山大学信息科学与技术学院 2 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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2004(0)
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研究主题发展历程
节点文献
入侵检测系统
训练集
警报错误率
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
中山大学学报(自然科学版)
双月刊
0529-6579
44-1241/N
大16开
广东省广州市新港西路135号
46-15
1955
chi
出版文献量(篇)
5017
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45576
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