网络入侵检测技术的研究进展与展望

• 作者: 魏鹏飞
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 网络入侵检测 深度包过滤 深度学习 人工智能
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 180,182
• 页数: 2页
• 分类号: TP309
• 字数: 1881字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2020.05.102

摘要

网络入侵检测是一种互联网安全防御技术,经过多年的应用和实践,已经引入很多更加先进的技术,比如深度包过滤技术、深度学习技术、固件技术,不仅可以提高网络入侵检测的可靠性和准确度,还可以提高网络入侵检测的速度.当前,互联网接入设备不断增多,不仅包括服务器、交换机、路由器等有线设备,还包括智能手机、平板电脑等无线设备,因此网络组成架构和接入设备更加复杂,更加容易产生系统漏洞,受到网络中潜在的病毒或木马攻击,因此未来还需要引入网格算法以及其它人工智能技术,进一步提高网络入侵检测的成效,保护网络安全运行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏鹏飞		2	0	0.0	0.0