基于机器学习的入侵检测系统

• 作者: 蒋道霞
• 来源期刊: 淮阴工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测系统 机器学习 神经网络 Snort
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 信息·控制
• 页码范围: 23-25
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3659字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-7961.2005.01.009

摘要

针对现有入侵检测系统存在的不足,研究了基于网络和误用的入侵检测系统Snort,提出了基于机器学习的Snort 系统方案,使Snort不仅能通过模式匹配的方式检测到一些已知的攻击,还能通过自我学习检测到未知的攻击.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋道霞		8	47	5.0	6.0