搜索到9139篇“ 网络入侵检测技术“的相关文章
- 网络入侵检测技术被引量：1
- 2006年
- 本文从入侵检测技术的概念出发,对基于专家系统、统计分析系统、生物系统的技术及代理检测技术进行了详细的讨论,最后对未来发展趋势作了阐述。
- 余平
- 关键词：网络安全入侵检测攻击检测技术入侵检测系统
- 网络入侵检测技术被引量：1
- 2006年
- 入侵(Intrusion)指的就是试图破坏计算机保密性,完整性,可用性或可控性的一系列活动。入侵检测(Intrusion Detection)就是对计算机网络和计算机系统的关键结点的信息进行收集分析,检测其中是否有违反安全策略的事件发生或攻击迹象,并通知系统安全管理员。一般把用于入侵检测的软件,硬件合称为入侵检测系统(Intrusion Detection System)。
- 邓晓辉胡丹
- 关键词：入侵检测技术安全技术网络安全
- 网络入侵检测技术被引量：12
- 2004年
- 本文介绍了入侵检测技术的工作原理 ,分析了网络入侵检测技术的最新发展 ,并讨论了神经网络、专家系统、模型推理、数据挖掘、免疫等攻击检测技术 ,在此基础上提出了一种新的动态的网络入侵检测模型。最后给出了入侵检测系统的发展趋势及主要研究方向。
- 朱敏朱之平
- 关键词：网络入侵检测技术专家系统数据挖掘免疫入侵检测系统网络安全
- 网络入侵检测技术被引量：3
- 2003年
- 文章从入侵检测的概念、入侵检测系统 (IDS)执行的主要任务及入侵检测的步骤入手 ,重点分析了入侵检测技术的 4种基本方法。
- 蒋萍
- 关键词：入侵检测技术计算机网络信号分析审计追踪防火墙
- 网络入侵检测技术被引量：5
- 2002年
- 什么是入侵检测?
入侵检测是对防火墙的合理补充或补尝,它是帮助系统对付网络攻击的积极防御技术,扩展系统管理员的安全管理能力(包括安全审计、监视、入侵识别和响应),提高了信息安全基础结构的完整性.它从计算机网络系统中的若干关键点收集信息,并分析这些信息,自动检查网络中是否有违反安全策略的行为和遭到袭击的迹象.入侵检测被认为是防火墙之后的第二道安全闸门,在不影响网络性能的情况下能对网络进行监测,从而提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护.
- 邓惠平
- 关键词：网络入侵检测技术计算机网络网络安全
- 网络入侵检测技术被引量：1
- 2001年
- 柯海丰吴明晖
- 关键词：计算机网络网络安全入侵检测黑客
- 基于深度学习的网络入侵检测技术研究
- 2025年
- 随着深度学习技术的发展,基于深度学习的入侵检测技术已经成为网络安全领域的重要研究方向之一.提出一种结合卷积神经网络和长短期记忆网络的入侵检测模型,即CNN-LSTM模型.针对该模型对少数类样本识别率低的问题,利用K-Means聚类算法和Tomek Links方法对数据集进行数据平衡,设计出基于KMS-Tomek-CNN-LSTM的网络入侵检测模型,并在实验数据集上取得了较高的精确度和F 1值,验证了该模型的有效性.
- 孟禹
- 关键词：入侵检测卷积神经网络
- 基于人工智能的网络入侵检测技术研究被引量：1
- 2024年
- 引言 网络入侵手段日益复杂,传统机器学习法很难识别入侵行为。因此,应引入现代信息技术提高网络入侵检测技术水平。人工智能技术高速发展,为自然语言处理、语音识别、图像识别提供技术保障,高效处理海量数据信息,以新方法处理多属性入侵数据。在网络入侵检测工作中,应用人工智能技术,有助于提高网络入侵检测准确率,降低漏警率、虚警率。本文基于人工智能,重点讨论网络入侵检测技术的相关问题。
- 郭孝基董彩红梁浩波
- 关键词：自然语言处理网络入侵检测图像识别现代信息技术入侵行为语音识别
- 基于卷积神经网络的网络入侵检测技术被引量：3
- 2024年
- 随着互联网的发展,网络安全问题是互联网发展所面临的一个严峻挑战,网络入侵检测技术成为其中需要重点关注的问题。特别是随着攻击手段的进一步多样化和数据维度的不断增加,传统的机器学习算法已不能满足目前网络入侵检测系统的要求。卷积神经网络(CNN)具有强大的特征提取能力和数据分析能力,可以提高网络入侵检测的准确性和时效性。因此将CNN应用到网络入侵检测技术中,并通过交叉熵损失函数达到提升检测准确率的目的。首先,对公开数据集进行预处理;然后,构建CNN模型获取分类预测结果;最后,计算模型评价指标,并不断调整CNN模型,直到模型评价指标达到期望值。
- 黄志敏彭世强
- 关键词：网络入侵检测卷积神经网络
- 基于卷积神经网络的网络入侵检测技术研究被引量：2
- 2024年
- 网络入侵是指非授权访问和恶意攻击网络系统的行为,对网络和数据安全构成威胁。为了保护网络系统免受入侵的危害,设计和实现一个高效准确的网络入侵检测系统至关重要。因此,提出了一个基于深度学习的端到端网络入侵检测框架,利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的特征提取和分类能力来识别网络流量中的恶意行为。使用公开的网络入侵检测数据集对该框架进行实验评估,并对系统性能进行了分析和比较。实验结果表明,所提出的基于CNN的网络入侵检测系统在准确性和效率方面取得了良好的表现,能够有效地检测和分类各种网络入侵行为。
- 卢达冯中华
- 关键词：网络入侵检测卷积神经网络数据预处理特征提取
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- 樊爱宛
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- 杨照峰
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- 供职机构：平顶山学院
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- 张德运
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