基于模糊积分的多神经网络入侵检测模型研究

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入侵检测技术是一种主动保护网络安全的技术,它是继防火墙、数据加密等传统的网络安全保护措施后的又一种安全保障技术.但现有的入侵检测系统不但误报率高,且实时性差,这是由于入侵检测需要处理大量数据,数据挖掘技术的优势在于能从大量数据中发现特征和模式.为了提高基于数据挖掘的入侵检测的准确率,将模糊积分和数据挖掘中神经网络技术应用在入侵检测中,提出一种基于模糊积分的多神经网络入侵检测模型.
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