【摘 要】
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该文首先对入侵检测系统原理结构等进行了详细的阐述,并概述了它的分类和相关的协议以及人工智能技术在入侵检测方面的应用情况,接着重点讨论了我们设计的原型系统所用到的神
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该文首先对入侵检测系统原理结构等进行了详细的阐述,并概述了它的分类和相关的协议以及人工智能技术在入侵检测方面的应用情况,接着重点讨论了我们设计的原型系统所用到的神经网络技术,并对BP算法及其改进算法的推演和相关知识进行了描述.对于BP网络,训练样本数据、网络结构,初始权值和阈值、学习率以及动量因子的关系非常紧密,训练的效率和收敛性与这些因素都有关系.在BP改进算法的基础上,我们设计了原型系统,在文中给出了设计思想和算法,以及样本数据收集的手段和方法.为使神经网络获得更多的有用信息,在神经网络的输入中包含了单包信息和包序列信息;对单包还进行了过滤,使单包信息更加完整.对实验的结果进行了比较客观的分析,实验的结果也相当令人满意,说明神经网络在基于网络的入侵检测方面具有很大的优势.原型系统具有通用性和可扩展性,能够根据需要灵活调整网络结构和训练参数,可以发展为更精确的网络入侵检测系统.
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