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为了提高信息系统的安全性，本文将基于统计学习理论的支持向量机方法应用到入侵检测系统中，保证了在先验知识不足的情况下,支持向量机分类器仍有较好的分类正确率，达到了能够对系统异常情况准确预测的目的
本文提出了一种快速检测、基于报警信息融合的关于教学网络的分布式入侵检测系统，并详细论述了该系统的探测器模块、信息预处理模块、信息融合模块和控制中心等各个环节的具体设计和实现。实验表明文中提出的信息过滤
在分析网络入侵取证和多Agent 技术的基础上，提出了一个基于多Agent 的网络入侵取证系统的模型，并详细描述了入侵检测与取证的过程和方法。将入侵检测和计算机取证技术结合在一起，在遭受入侵时能实时地
通过比较入侵检测和人工免疫两个系统间的相似性，提出了一种基于人工免疫原理的入侵检测系统模型。运用K均值算法对人工免疫系统中的抗原和抗体进行聚类，对该算法进行了适当的改进。有效提高了人工免疫网络
提出一种基于AdaBoost的入侵特征约减算法，利用该算法约减入侵特征中的冗余特征，构造Ada-加权和Ada-域值分类器，并与支持向量机分类器进行对比。设计并实现Linux实时入侵检测实验平台，并将特
本文针对MANET 中现有的通用IDS 模型存在消耗太多的计算和带宽资源、容易受到DOS 和欺骗攻击以及准确性较低等不足，提出了改进的基于簇的多层协同入侵检测模型。该模型具有较好的扩展性、灵活性和准确
该文讨论了普通型入侵检测系统的弱点，对人工智能的重要领域专家系统作了简要介绍，提出了一个基于专家系统的实时入侵检测系统的详细设计方案和实现方法，同时举例说明如何定义知识规则库中的规则集。