网络入侵检测相关论文
为了提高网络入侵检测模型的准确率与泛化性，本文提出了基于随机k-近邻集成算法的网络流量入侵检测模型。该模型为解决上述问题提出......
随着网络规模和通信技术的不断发展,互联网已经融入社会生产生活的方方面面。与此同时,日益增多的网络攻击活动也使得网络空间面临......
近年来,网络时代迅猛发展,基于数据挖掘的网络入侵检测作为一项重要的防御技术备受关注。K均值聚类算法凭借其简单、高效的运算特......
实时以太网技术以低成本、高速率的优势,在地铁通信网络中得到的应用越来越广泛。然而以太网的开放性同时增加了网络受到恶意攻击......
5G的全面到来促进了物联网的进一步发展,其广泛应用和日益增加的重要性,使其很容易引起黑客的注意、成为攻击的目标。作为面向终端......
基于深度学习的网络流量异常检测模型通常存在现实环境适应性差、表征能力有限以及泛化能力弱的问题。为此，提出了一种基于多尺度记......
伴随网络技术及其应用的快速发展,各类网络应用如雨后春笋般涌现,网络流量的模式特征也变得愈发复杂,传统基于规则匹配的入侵检测......
近年来网络数据愈加复杂,特别是在可供分析的数据量有限的情况下,越来越高的特征维度直接导致入侵检测的时间效率和检测精度下降。......
在互联网时代,计算机与人们的生活息息相关,使人们的生活得到了极大改善,但是这也出现了诸多危险。网络数据规模愈发庞大,网络中的......
蠕虫与病毒、木马等同属于常见的恶意代码，它可以通过文件共享攻击、缓冲区溢出探测等方式侵占目标主机，造成系统瘫痪和重要数据丢失......
随着世界范围内计算机和网络的广泛应用,复杂的网络结构促进着新的威胁产生,网络攻击模式显著增加,入侵检测系统及其相关技术作为......
如今人们的生活被互联网包围,网络设备需要不间断地运行以满足终端用户的需求,每时每刻都有大量的数据通过公共和私有网络与网络设......
随着互联网的飞速发展,智能化的信息时代为恶意人员的数据泄露、网络攻击等行为提供了更多可能性,网络安全面临严峻挑战。入侵检测......
为了应对大规模网络环境下日益复杂的网络安全威胁,越来越多的研究使用机器学习算法来建立入侵检测模型,其中一些基于随机森林的检......
入侵检测系统可以识别出网络流量中的攻击行为,是网络安全的重要手段之一.为提高网络入侵检测的准确率,文章利用分层的CNN和BiLSTM......
随着互联网技术的高速发展,网络安全问题正日益受到人们的关注。近些年网络攻击事件频发,给社会发展和生产生活带来了极大的影响。......
互联网在各领域的快速发展与应用为个人和社会都带来了极大的便利,已经成为人们生活和工作中不可缺少的一部分。与此同时,网络安全......
针对现有网络入侵检测方法在识别稀有攻击时检测率低的问题,提出了一种基于联合攻击分类器的入侵检测方法.通过分离数据集获得普通......
针对网络入侵检测模型特征提取算法复杂、训练参数过多、检测结果不理想等问题,提出一种改进卷积神经网络与长短期记忆网络结合的......
在网络入侵检测中,大量的特征增加了算法在时间和空间上的消耗,其中不相关或冗余的特征还可能导致检测精度下降.针对这个问题,提出......
本文简单介绍了入侵检测和数据挖掘的一些背景知识.改进了经典Apriori算法,并实验分析证明改进算法具有更高的效率.在改进的关联规......
机器学习在网络入侵检测中的应用已经受到各界广泛关注,应用的算法主要是决策树、随机森林、logit、KNN等机器学习模型,这些算法发......
本文讨论基于系统日志分析的网络入侵检测.当入侵者突破了所有防御措施之后,系统日志是惟一的、最后的屏障.通过日志文件的记录与......
网络入侵检测技术经多年发展日益受到重视并获得了广泛的应用.本文通过作者的研发实践经验,列举了一些当前IDS技术中难以解决的问......
本文根据作者长期从事大型网络系统安全工程和管理的经验,结合实际发生的网络入侵安全事件,总结一些常见黑客入侵的检测方法,以提......
贝叶斯分类是机器学习和数据挖掘中最有效的学习算法之一,它的时间复杂性仅仅是线性的,空间复杂度也很低,只需要遍历训练数据一次.......
网络入侵检测作为网络安全的有效保障，已经成为重要的研究领域。随着传统机器学习技术和深度学习技术的发展，研究者们将其引入网络入......
互联网已经成为人们日常生活中不可缺少的一部分，网络在带来便捷生活的的同时，由于网络安全问题日益突出，也给人们带来了严重困扰和焦......
随着互联网信息技术的发展，大规模数据的采集越来越便捷，数据的结构也越来越复杂，对大量复杂的数据集进行类别标注非常困难，如何从复杂......
自20世纪90年代初期到现在，随着计算机网络的飞速发展，网络安全问题日益突出。传统的静态安全技术包括防火墙和加密技术等有一定的防......
常见的基于人工智能的入侵检测算法要求完备的训练数据,否则易因数据类别不均衡、特征不完备等原因导致无法有效识别入侵行为。针......
为了提高网络入侵检测(NID)系统的检测准确度,适应现代网络需求,提出一种入侵检测的深度学习方法.该方法利用堆叠式非对称深度自编......
网络入侵检测系统作为一种保护网络免受攻击的安全防御技术,在保障计算机系统和网络安全领域起着非常重要的作用.针对网络入侵检测......
为了解决在真实网络环境中,异常数据比正常数据更难获得的问题,提出基于生成对抗网络的网络入侵检测系统GAN-NIDS。在训练阶段只使......
随着我国教育部“信息技术课程”和“校校通”工程的进一步普及,学校都具备了网络环境。但同时校园网的网络安全问题也变得越来越......
2013年6月,“棱镜”事件再次使全世界的目光聚焦到网络安全问题上,网络入侵与攻击方式已经变得越来越隐蔽,且趋于多样性、分布化和......
服务器的安全加固并不是刚出现的新想法,早期的入侵检测IDS就诞生在服务器上,只是后来才发展为现在流行的网络入侵检测。本文通过......
为了获得更加理想的网络入侵检测结果,针对网络入侵特征选取和参数选择问题,提出一种野草算法和支持向量机的入侵检测模型。首先提......
为了解决当前无线传感器网络安全问题,针对入侵类型多样性,首先将粗糙集引入到无线传感器网络特征约简中,发现特征数据之前的关系,......
基于机器学习的网络入侵检测方法将恶意网络行为(入侵)检测转化为模式识别(分类)问题,因其适应性强、灵敏度高等优点,受到国内外广......
利用深度学习方法建立一种网络入侵检测模型CAL.该模型通过多重卷积提取数据流的深层特征,利用注意力机制提取代表数据流结构特点......
本文研究了负选择在人工免疫系统(AIS)网络入侵检测中的作用.本文的工作重点是利用负选择作为网络流量异常检测器.负选择算法的实......
随着互联网的广泛应用和网络技术的飞速发展,实现了信息共享,这极大地改变了人们的生活,推进了社会的发展。但是,正是由于网络的开......
长期以来,网络用户一般采用防火墙作为计算机网络安全的首道防线,但随着网络攻击者知识的日趋丰富,其攻击工具与手段的日趋复杂,单......
