面向云计算环境的网络入侵安全检测技术研究

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云计算环境下网络入侵方法具有多变性、隐蔽性、不可预期性等特点,导致网络入侵安全检测变得日益困难,传统入侵检测系统已经难以满足需求。为此,提出了一种面向基于云计算环境的网络入侵安全检测技术。将网络入侵检测任务通过云计算技术来自动分解为若干个子任务,再将这些子任务分别在云计算平台的不同节点予以建模,BP神经网络为建模工具,而其权值参数则是采用杂草优化算法来进行确定;最后再有机融合不同节点的网络入侵检测结果。采用KDD CUP 99数据集对其性能进行仿真试验,结果表明可有效缩短入侵检测的训练时间与测试时间,较好
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