基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
分析了异常和误用入侵检测技术存在的一些问题,并结合神经网络的原理,提出了一个新的基于Hamming网络的入侵检测技术.该技术改善了基于特征检测算法中存在的不足,提高了对未知入侵类型的检测能力,并对Hamming网络入侵检测技术进行了分析和测试.
推荐文章
基于数据挖掘技术的网络入侵检测技术研究
数据挖掘
BP神经网络
网络入侵检测
粒子群优化算法
浅析网络入侵检测技术
入侵检测
网络
入侵检测系统
网络安全
基于特征选择的网络入侵检测模型研究
特征选择
网络入侵
Fisher比
支持向量机
基于SSA-SVM的网络入侵检测研究
麻雀搜索算法
误报率
支持向量机
网络入侵
检测率
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于Hamming网络的入侵检测技术的研究
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 入侵检测 Hamming网络 误用检测 异常检测
年,卷(期) 2006,(5) 所属期刊栏目 安全技术
研究方向 页码范围 128-130
页数 3页 分类号 TP3
字数 4228字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386X.2006.05.049
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 周四伟 江南大学计算机信息技术学院 2 19 2.0 2.0
2 郑敬华 解放军电子工程学院网络工程系 2 5 2.0 2.0
3 蔡勇 江南大学计算机信息技术学院 28 252 10.0 14.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2006(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2007(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2009(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
入侵检测
Hamming网络
误用检测
异常检测
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
101489
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导