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摘要:
网络入侵检测系统(IDS)可定义为一组工具、方法和资源,在发现可疑传输时发出警报或采取主动反应措施的网络安全设备.目前IDS主要是基于启发式规则(签名)进行入侵检测,但只能检测到已知网络攻击,无法应对随环境变化的新型攻击.相反,基于网络行为分析时,可从各种手段收集的信息引用中构建正常行为的模型,然后IDS将该模型与当前网络活动进行比较,如果检测到异常则触发警报,相较于签名方法通常具有较低的漏警率,但准确率还有待提升.因此,提出一种基于组合APSO(加速粒子群优化)-RBF(神经网络)混合的入侵检测行为方法,以优化IDS系统.仿真实验结果表明,与基于相同数据集的其他方法相比,入侵检测系统性能具有显著改善,所提出的模型具有较高的检测性能.
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文献信息
篇名 基于改进行为特征分析的网络入侵检测研究
来源期刊 网络安全技术与应用 学科
关键词 入侵检测 行为特征 加速粒子群 RBF神经网络
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 操作系统、网络体系与服务器技术
研究方向 页码范围 18-20
页数 3页 分类号
字数 4169字 语种 中文
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网络安全技术与应用
月刊
1009-6833
11-4522/TP
大16开
北京市
2-741
2001
chi
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