基于网络行为历史的入侵检测系统

基于snort的入侵检测系统的研究与应用

对入侵检测系统的研究---入侵检测系统（IDS）可以对系统或网络资源进行实时检测，及时发现闯入系统或网络的入侵者，也可预防合法用户对资源的误操作。

随着传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和通信技术的迅速发展,无线传感器网络应运而生,且发展迅速。其可应用于军事、环境监测、医疗保健、家居、商业、工业等众多领域,应用前景广阔。由于无线传感器

计算机安全已成为一项重大挑战。 已经开发了工具和机制来确保一定程度的合规性。 其中包括入侵检测系统（IDS）。 传统IDS的原理是检测企图攻击网络并识别异常活动和行为。 原因包括搜寻攻击类型的不确定性

针对Tiny YOLOv3算法在扶梯异常行为检测时存在高漏检率和低准确率的问题,提出一种改进的Tiny YOLOv3网络结构用于扶梯异常行为检测。利用K-means++算法对数据集中的目标边框进行聚类

针对监控视频中人体异常行为的复杂多样难检测问题,提出了基于YOLO网络模型的异常行为检测方法。根据对监控场景的异常行为定义需求,将标定的异常行为通过YOLO网络模型进行训练,不进行人体目标的提取而将其

基于网络流量自相关函数的入侵检测系统，薛杰，单佩韦，本文介绍整合网络流量数据采集模块与DDoS攻击检测模块，并引入攻击报警机制，以此建立的基于网络流量自相关函数的入侵检测系统。��

把神经网络作为异常检测系统的统计分析部分的一种替代方法，用来识别系统用户的典型特征，对用户既定行为的重大变化进行鉴别。将模式匹配与人工神经网络技术结合在一起，构成一个以已知的入侵规则为基础、可扩展的动

1.1背景说明1.1.1企业网络安全现状分析1.1.2主要网络安全问题及其危害1.1.3入侵检测系统在企业网络中的作用....

基于神经网络的云计算入侵检测系统研究doc,提供“基于神经网络的云计算入侵检测系统研究”免费资料下载，主要包括云计算与入侵检测概述、云计算入侵检测关键技术、云计算入侵检测原型系统等内容，可供学习使用。