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针对目前现有的入侵检测系统在识别入侵行为的准确性和对新的攻击行为的检测方面效率不高,适应性和灵活性较差的缺点,项目组将神经网络与入侵检测系统相结合,利用神经网络的自学习、自适应能力解决入侵检测系统的智能化问题,构建了智能型入侵检测系统。该系统具有较高的检测正确率和识别入侵行为的能力。 相似文献
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针对单纯入侵检测系统未能提供追查攻击者的攻击源头的情况,从攻击者的角度出发,提出符合分类标准的攻击分层结构,结合现有的入侵检测技术构建分布式网络攻击源追踪模型,利用相关性分析对攻击者的攻击路径进行回溯,可以更好地识别网络攻击. 相似文献
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