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入侵检测系统作为一种网络主动防御手段,它可以识别入侵者、识别入侵行为、检测和监视已经成功的入侵,并进行入侵响应。但是在实际网络环境中，对已部署的入侵检测系统产生的报警信息进行分析时发现如下问题
分析遗传算法在入侵检测系统中的可应用情况，提出一种基于粗粒度模型遗传算法的网络入侵检测系统。通过对协议特征的分析，找出有可能被非法利用和更改的特征属性，经过组合和编码后构成系统的初始种群，在各个处理器
支持向量机的基本问题是解决二类分类问题,目前有很多方法将支持向量机推广至多类分类,目前比较著名的有1-vs-1SVM、1-vs-n SVM、以及DAGSVM[4],上述方法都是靠组合多
入侵检测是一种重要的安全防范技术，在网络系统中得到了广泛应用。但是随着Internet 的快速发展，传统的入侵检测技术已不能满足网络安全的发展需求。本文设计并实现了一个基于P2DR 安全模型及
通过分析现有入侵检测技术，提出了一种建立入侵检测系统的新方法。该方法结合误用检测技术和异常检测技术，利用数据挖掘能
提出一种监视节点基于事件触发机制的自适应选择算法(ETBAS)，引入监视节点的监视状态，通过事件触发使非监视节点进入唤醒状态进行入侵检测，或使监视节点进入睡眠状态停止入侵检测。触发事件包括相邻节点的推
随着网络入侵技术的不断发展, 入侵的行为表现出不确定性、复杂性、多样性等特点，入侵检测面临许多有待解决的关键问题。本文详细介绍了基于数据挖掘的入侵检测系统的设计和具体实现，也就是用于数据预处理