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本文在深入研究数据挖掘、入侵检测技术的基础上,针对目前入侵检测系统存在的问题,构建了一个基于数据挖掘的入侵检测系统。该系统能检测已知和未知的入侵行为,可降低漏报和误报,提高入侵检测的精确性和速
网络安全在今天社会中变得越来越重要。入侵防御系统是信息安全性保证的重要组成部分之一,使用新的方法提高其实时性和适应性已经成为热点。本文在对其基本原理进行介绍的基础上，讨论了神经网络在入侵防御系统中的应
本文首先分析了当前入侵检测系统中存在的不足，指出了将卡尔曼滤波器应用在入侵检测系统的好处，并且详细介绍了信号处理和卡尔曼滤波理论，接下来又给出了一个基于卡尔曼滤波和神经网络技术的入侵检测模型，最后分析
在对基于免疫学原理的入侵检测技术研究的基础上，借鉴免疫系统的变异原理及淋巴细胞的亲和力成熟过程，设计一个生成记忆检测器的算法，实现快速识别已经出现过的入侵行为。提出一种对记忆检测器集的优化方案，能够减
·摘要： 提出一种基于小波聚类的入侵检测算法,该算法包括量化特征空间、小波变换、聚类、形成查找表,以及按照一定的比例参数检测出入侵行为.试验结果证明,此算法不受噪声影响,对输入顺序不敏感,而且不需要关于簇数量的先验知识,有效地提...
·摘 要:人工智能和入侵检测技术的结合，将克服入侵检测系统的一些缺点，同时对人工智能技术本身也有很大的推动力。该文介绍了在入侵检测系统中出现的主要人工智能技术，并计论了其在入侵检测系统中所起的作用。[著者文摘]