【摘 要】
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随着网络技术的不断发展,入侵检测技术作为安全防护的重要手段,显得日益重要。针对现有入侵检测系统识别率低、误报率高的问题,将SOM神经网络结合Agent技术应用到入侵检测系
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随着网络技术的不断发展,入侵检测技术作为安全防护的重要手段,显得日益重要。针对现有入侵检测系统识别率低、误报率高的问题,将SOM神经网络结合Agent技术应用到入侵检测系统。结合模糊逻辑的思想对SOM网络的学习算法进行了模糊化改进,利用SOM网络的自组织特性对网络数据流量强度进行建模和聚类;使用Agent技术进行实时监控网络环境的安全状况、入侵企图的识别等。提出一个基于自组织神经网络的智能入侵检测模型,描述了模型体系结构及其工作流程。通过实验进行仿真,实验证明系统有较好的识别率和较低的误报率。
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