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遗传算法优化的混合神经网络入侵检测系统

     

摘要

针对入侵检测系统大都采用单一的检测模式,难以有效地处理漏报、误报和对未知攻击无法有效识别的问题,分析不同类型网络流量的特征,文中提出一种将BP网络、遗传算法和Snort相结合的混合式入侵检测系统,综合了异常检测和误用检测的优点,克服了单一检测模式的不足.实验结果表明,该方法能有效提高入侵检测系统的检测率和准确率.

著录项

  • 来源
    《通信技术》|2009年第9期|106-108|共3页
  • 作者

    马海峰; 宋井峰; 岳新;

  • 作者单位

    黑龙江科技学院,计算机与信息工程学院,黑龙江,哈尔滨,150027;

    黑龙江科技学院,计算机与信息工程学院,黑龙江,哈尔滨,150027;

    黑龙江科技学院,计算机与信息工程学院,黑龙江,哈尔滨,150027;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP393.08;
  • 关键词

    入侵检测; BP神经网络; 遗传算法; Snort;

  • 入库时间 2024-01-27 06:01:48

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