3、源代码说明代码的功能：当有高电平时，就调用nrf24l01和zigbee发送给网关 1、响警报（由于属于二次开发，所以目前只提供思路）我们需要购买一个报警器

提出一种新颖的基于boosting RBF神经网络的入侵检测方法。将模糊聚类和神经网络技术相结合，提出基于改进的FCM算法和OLS算法相结合的FORBF算法，为了提高RBF神经网络的泛化能力，采用Boosting方法，进行网络集成。以“KDD Cup 1999 Data”网络连接数据集训练神经网络并仿真实验，得到了较高的检测率和较低的误警率。

数据采集与监视控制（SCADA）系统是国家基础设施的重要组成部分，然而近年来SCADA系统一直遭受网络攻击的威胁。在分析SCADA通信协议脆弱性的基础上，描述了23种基于MODBUS的SCADA系统可能面临的网络威胁，这些威胁可分为四大类：信息扫描、响应注入、命令注入以及拒绝服务。利用SCADA系统与物理系统交互的特性，设计了基于协议缺陷和基于系统状态的检测规则。在实验室天然气管道系统的环境下，进行了基于Snort的入侵检测实验，结果验证了入侵检测规则的有效性。

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(入侵检测）第5章入侵检测系统的架构与设计

随机配置网络(SCN)通过引入不等式约束来限制输入权重和偏置的赋值,随着节点数量增加,网络能够逼近任意的数学函数和数据模型。在构建SCN的过程中,由于网络本身性质以及样本数据的不适定性和病态条件等问题会引起网络的过拟合,故提出一种基于Dropout技术的改进型SCN模型(Dropout-SCN)来自适应地约束输出权重分布和大小,以此来提高网络模型的识别精度。光纤数据验证的结果表明:与传统的SCN和L2范数正则化的SCN模型相比, Dropout-SCN模型具有更低的测试误差,有效地减缓了网络过拟合问题,提高了对光纤预警系统(OFPS)中光纤入侵信号的识别准确率。

基于yolov4实现飞鸟入侵检测语音告警系统(含GUI登录界面和模型).7z darknet版yolov4实现 带GUI登录操作界面及训练好的模型，可检测飞鸟视频，发出语音告警。 windows环境运行 应用场景：飞机场航空预警等

本文是基于Windows下的入侵检测系统snort 入侵系统的配置，

　　入侵检测是对系统运行状态进行监视，发现各种攻击企图和行为或者攻击结果，以保证系统资源的机密性、完整性和可用性。入侵检测系统( Int rusion Detect ion Sy stem, 简称IDS)根据检测数据来源分为：基于主机的入侵检测系统从单个主机上提取数据（如审计数据等）作为入侵检测分析的数据源；基于网络的入侵检测系统从网络上提取数据（如网络链路层的数据帧）作为入侵分析的数据源。入侵检测系统按检测方法分为：异常入侵检测根据异常行为和计算机资源情况检测入侵，并试图用定量方式描述可接受的行为特征，以区分正常的、潜在的入侵行为；误用入侵检测指用已知系统和应用软件的弱点攻击模式来检测入侵行为。目前入侵检测技术存在：现有IDS 误报警率偏高，很难确定真正的入侵行为；事件响应与恢复机制不完善，不适当的自动响应机制存在很大的安全风险；IDS 缺乏国际统一标准，缺乏统一的入侵检测术语和概念框架；IDS 本身正在发展和变化，远未成熟，还存在对入侵检测系统自身的攻击；缺少对检测结果作进一步说明和分析的辅助工具，日益增长的网络流量导致检测分析难度加大。

首先转为excel文件，再对第2，3，4，41列字符型数据转为数值型数据，转换原则是字符型数据按首字母排序顺序赋值，以0开始。