入侵检测\毕业论文——网络入侵检测系统(Snort)研究 )

利用WINPCAP,MFC，实现了一个网络入侵检测系统。 基于主机的网络入侵检测系统可以部署在装有Windows操作系统的主机上，并有效执行预定的网络监测以识别可能的网络入侵。系统提供了针对FTP协议

数据流管理系统（data stream management system DSMS）是处理动态数据集合的一种数据管理技术，采用数据流模型对网络入侵检测系统(Network Intrusion Det

用于对反剽窃的应用工具 毕业论文的检测 网站信息的抓取

为了提高网络入侵检测的正确率，提出一种基于KNN-IPSO选择特征的网络入侵检测模型（KNN-IPSO）。首先采用K近邻算法消除原始网络数据中的冗余特征，并将其作为粒子群算法的初始解，然后采用粒子群算

分析了当前主流Adhoc网络入侵检测体系结构，给出了一种新的划分簇的策略和簇头选择方法。分析和实验表明该方法可以减少簇头节点的数量，延长网络的生存时间。

为了提高网络入侵检测率，提出一种协同量子粒子群算法和最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型（CQPSO-LSSVM）。将网络特征子集编码成量子粒子位置，入侵检测正确率作为特征子集优劣的评价标准，采用协同

入侵检测技术作为提高网络安全的有效手段日益受到重视，在此旨在利用RBF网络解决入侵检测问题。针对入侵检测研究的通用审计数据集，首先将其所有字符串行式的元素转换为数值形式；为了提高RBF网络的逼近性能和

一套非常完整的snort入侵检测，里面有完整的一套教程软件包，珍藏版，非常实用。

Snort是当前国际上非常著名的基于误用检测的网络入侵检测系统开放源码软件，采用规则匹配机制检测网络分组是否违反了事先配置的安全策略。安装在一台主机上就可以监测整个共享网段，一旦发现入侵和探测行为，具

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