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宁夏高等学校科研基金(NE20101029-08)

作品数：1 被引量：1H指数：1
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相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇入侵
  • 1篇入侵检测
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇误报
  • 1篇误报率
  • 1篇漏报
  • 1篇混合入侵
  • 1篇SNORT规...

机构

  • 1篇宁夏大学

作者

  • 1篇高玉琢
  • 1篇刘明

传媒

  • 1篇广西大学学报...

年份

  • 1篇2011
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
一种基于Snort规则和神经网络的混合入侵检测模型被引量：1
2011年
当前入侵检测系统的主要技术基本可以分为误用检测和异常检测两种,针对其在误报率和漏报率方面的不足,结合两种检测技术的特点设计了一种混合型入侵检测方案。先通过模式匹配算法对数据包进行初级检测和数据分流,然后将可疑数据送报高级检测引擎进行智能检测,再将结果反馈给初级检测引擎;相对单一的入侵检测技术,本模型提高了入侵检测系统的检测效率和准确率。
刘明高玉琢
关键词：入侵检测误报率
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