【摘 要】
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针对目前入侵检测系统不能有效检测未知入侵行为的问题,根据神经网络的自学习和自适应性强的特点,采取了将多层前向神经网络与入侵检测系统相结合的方法,提出了一种入侵检测
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针对目前入侵检测系统不能有效检测未知入侵行为的问题,根据神经网络的自学习和自适应性强的特点,采取了将多层前向神经网络与入侵检测系统相结合的方法,提出了一种入侵检测模型,给出了此模型中神经网络模块的改进训练算法.实验证明,此算法入侵检测率可达86%,最大误报率为3%,加大训练样本可进一步提高检测率,从而更有效地检测出未知的入侵行为;此算法实时性强,可有效提高神经网络的学习效率.
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