论文研究基于HMM模型对于snort入侵检测系统的改进 .pdf

直接对生物序列进行频繁模式挖掘会产生很多冗余模式，闭合模式更能表达出序列的功能和结构。根据生物序列的特点，提出了基于相邻闭合频繁模式段的模式挖掘算法－JCPS。首先产生闭合相邻频繁模式段，然后对这些闭

snort手册让您更好的了解有关入侵检测的原理，以及入侵技术，如何在各种环境部署snort，以达到更好的入侵检测。

在本文中,我们考虑了基于成本的入侵检测功能(CID)扩展。 提出了一种基于信息论的客观指标,并以此公式为基础。 给定某些输入参数的情况下,使用Java开发了用于计算入侵检测系统(IDS)的入侵检测功能

传统的入侵检测系统无法识别未知的攻击，提出在入侵检测系统中引入蜜罐技术来弥补其不足，并设计和实现了一个基于人工神经网络的入侵检测系统HoneypotIDS。该系统应用感知器学习方法构建FDM检测模型和

入侵检测技术是继防火墙、数据加密等传统安全保护措施后新一代的安全保障技术，它能对计算机和网络资源的恶意使用行为进行识别和响应。在HTTP代理服务技术和入侵检测技术基础上，设计了基于代理的入侵检测系统原

针对网络安全中异常入侵检测，给出了一种构建最优神经网络入侵模型的方法。采用混沌扰动改进粒子群优化算法，优化径向基函数RBF神经网络入侵模型。把网络特征子集和RBF神经网络参数编码成一个粒子，通过粒子间

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针对真实网络环境动态变化的特点,提出了一种基于免疫的新型入侵防御模型。给出了模型及其检测性能的形式化定义和数学描述;建立了基于动态自体库的多代动态耐受、抗体动态变化的数学模型及变化方程。通过真实网络数

Windows_平台下基于_snort的入侵检测系统安装(1)

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