大数据环境下网络入侵检测技术的探究

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互联网为信息资源的交流提供了高效而便捷的全新方式,但同时信息资源的安全性也更加重要,信息资源的盗用、入侵、甚至毁坏给互联网的信息资源带来了严重安全威胁。而作为动态安全系统最核心的技术之一,入侵检测技术在网络防御体系中起着极为重要的作用,它是静态防护转化为动态防护的关键,也是强制执行安全策略的有力工具。本文将在阐述网络入侵检测常见方法的基础上,从数据流角度,提出动态的集成PU学习数据流分类的入侵检测方法,在验证数据集上进行突变漂移和逐渐漂移的比较实验表明,该方法具有较好的分类性能。
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