安全技术-网络信息-移动AdHoc网络入侵检测与主动响应机制研究.pdf

opencv_目标检测_Opencv基于VC++开发的视频入侵检测预警程序_VC++_视频入侵检测_入侵报警

IDS（入侵检测系统）能够帮助网络系统快速发现网络攻击的发生，扩展了系统管理员的安全管理能力（包括安全审计、监视、进攻识别和响应），提高了信息安全基础结构的完整性。

随着计算机技术的迅猛发展和网络的广泛应用，网络入侵事件频繁发生，且 入侵的手段层出不穷，使得传统的数字认证和防火墙等网络安全措施越来越难以 满足人们的需求。因此，为了增强网络的安全性，入侵检测技术得到了越来越多 的重视。尽管如此，入侵检测算法自身的局限性使得网络入侵检测系统的误报率、 漏报率较高。近些年来，机器学习方法开始应用到入侵检测领域，成为该领域的 又一研究热点。 网络入侵检测的关键算法是分类算法。在机器学习方法中，SVM、神经网络 都是常用的分类算法，这些分类模型一般需要大量优质的数据进行训练才能达到 较好的效果。但是在网络入侵检测中，往往会出现样本分布不均匀、新类型攻击 流量没有训练数据以及模型检测时间过长等等问题。本文从基于SVM和神经网络 的网络入侵检测算法出发，探索了一系列基于机器学习算法的数据集处理和分类 算法优化方法，以期获得较好的检测效果。 在本文提出的网络入侵检测方法中，首先利用改进的K-means算法对训练集 中的样本进行数据筛选，并通过细化聚类以及添加噪声样本构造出新的训练数据 集。随后采用弃一法对样本进行特征选择。在训练SVM分类器时提出了基于网格 搜索和

网络的出现及广泛应用，给人们的生活和工作带来了便捷，但同时也带来了 很多安全问题，各种类型的病毒、漏洞、攻击都造成了巨大的损失。如何保护信 息不被攻击和泄露，维护其完整性、可用性和保密性，是当前研究的关注重点。 面对网络安全的现状，目前主要采取访问控制、数据加密、身份认证、防火墙、 和入侵检测技术等措施，保障网络和信息系统的安全。入侵检测技术通过收集操 作系统、系统程序、应用程序、以及网络流量包等信息，发现被监控系统或网络 中违背安全策略，或危及系统安全的行为，是保障系统和网络安全的有效手段。 机器学习方法用计算机模拟人类的学习活动,研究如何通过计算机学习现有 的知识，发现新的知识，并通过不断完善，提升学习的效果。机器学习中包含大 量的数据预处理和分类方法，与统计学、人工智能、信息论等学科有关联。其基 本过程是通过从已有的经验中学习并构建学习机,进一步对未知的数据进行分类 或预测。 本文将机器学习的部分典型方法和算法应用于入侵检测中,探索其中的相关 数据处理方法在入侵检测中应用的有效性和可行性。本文的研究在一个基于机器 学习的入侵检测系统(Intrusion Detection Sys

DoS_attack_dataset_no_zero.csv 和 Add_DoS_attack_dataset1.csv 两个数据文件，zero文件中没有攻击块，dataset1文件中存在攻击块，攻击块用 ID=0 标识。 相关实验过程见链接https://blog.csdn.net/Netceor/article/details/124270032

基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检

Opencv基于VC++开发的视频入侵检测预警程序.rar

Opencv基于VC++开发的视频入侵检测预警程序 Opencv基于VC++开发的视频入侵检测预警程序

NSL-KDD数据集是KDD99数据集的改进，可以作为有效地基准数据集，各机器学习算法可以在NSL-KDD数据集上进行入侵检测实验。 NSL-KDD数据集是KDD 99数据集的改进： 1、NSL-KDD数据集的训练集中不包含冗余记录，所以分类器不会偏向更频繁的记录； 2、NSL-KDD数据集的测试集中没有重复的记录，使得检测率更为准确。 3、来自每个难度级别组的所选记录的数量与原始KDD数据集中的记录的百分比成反比。结果，不同机器学习方法的分类率在更宽的范围内变化，这使得对不同学习技术的准确评估更有效。 4、训练和测试中的记录数量设置是合理的，这使得在整套实验上运行实验成本低廉而无需随机选择一小部分。因此，不同研究工作的评估结果将是一致的和可比较的。