基于BP网络的入侵检测模型研究与实现

李钢

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基于BP网络的入侵检测模型研究与实现

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入侵检测是一种积极主动的安全防护技术。入侵检测系统可分为基于主机的和基于网络的两种。和防火墙等其它安全产品相比,他们还存在很多缺陷。人工神经网络通过对大量训练样本的学习,可以获得正常和异常数据的分类知识,从而能够对入侵的异常数据进行识别。为此给出了基于BP网络的入侵检测系统,从试验数据发现,该系统不仅在测试阶段的检全率和误检率达到了令人满意的效果,而且在实时检测中,由于计算量不大,对于攻击和扫描的反应速度快,只要建立相应的报警机制,一旦检测到可能的入侵行为,系统就会立即通知管理员采取适当的措施,保护系统安全。

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来源
《安庆师范大学学报：自然科学版》 |2008年第3期|41-44|共4页
作者
李钢;
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作者单位

枣庄学院计算机科学系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
网络安全; 入侵检测; 神经网络;

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