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针对数据在性态和类属方面存在不确定性的特点，提出一种基于模糊C 均值聚类的数据流入侵检测算法，该算法首先利用增量聚类得到网络数据的概要信息和类数，然后利用模糊C均值聚类算法对获取的数据特征进行聚类。实验结果表明该算法可以有效检测数据流入侵。
本文在分析了入侵检测技术、移动代理及Snort 系统规则的基础上，提出了基于移动代理的分布式入侵检测系统模型MADIDS，并将其应用于Snort 系统，以提高系统的检测效率和对未知攻击的检测能
本文阐述了在移动Ad Hoc 网络中应用入侵检测技术的必要性。介绍了入侵检测技术的相关知识，并讨论了入侵检测系统应用于移动Ad Hoc 网络中需要具备的条件。根据以往的研究成果，提出了
结合异构机群系统，提出一种基于双向驱动的分流算法，将高速数据流分为多个子数据流，把子数据流交由异构机群系统中最合适的节点处理，实现基于异构机群的高速网络入侵检测系统。实验结果表明，该系统保证了某时间段
本文通过分析现有入侵检测技术的优缺点，提出一种改进的聚类算法CLOPE将其应用于网络入侵检测。该算法不需标准化数据，应用一种基于统计直方图的全局准则函数进行聚类，特别适用于大规模数据。在运用该
设计了一种基于遗传神经网络的入侵检测系统。本系统特色在于：一是适应入侵检测研究的发展趋势，从高速网络的发展需求以及智能算法方面进行系统设计；二是系统的误用检测模块可以很容易的用商用的IDS代替
本文提出了一种针对移动Ad Hoc 网络入侵检测Agent 分布的选择多簇首的分簇算法。该算法以一跳的反馈信息为依据,将网络分割成一系列簇，以节点的剩余能量、可信性和公平性为判断依据，在大小不同的簇中
随着计算机和网络技术的快速扩展，网络安全已经成为现代计算机系统面临的最重要的问题之一。入侵检测系统作为不同于防火墙和防病毒软件的主动防御的最后一道防线，能够用于监控网络或计算机系统的动态行为特
提出了一个适用于入侵检测系统的通用数据模型，并分析了该模型的存储结构及其在入侵检测领域中的应用。该模型用基特征和类特征的自然连接表示一类事件，采用二元存储结构，充分考虑到各类事件的共有特征和个