基于数据挖掘的网络入侵检测系统---毕业论文 数据挖掘 C4.5算法 网络入侵检测

Easyspy是一款网络入侵检测和流量实时监控软件。作为一个入侵检测系统，用来快速发现并定位诸如ARP攻击、DOS/DDOS、分片IP报文攻击等恶意攻击行为，帮助发现潜在的安全隐患。 Easyspy又是一款Sniffer软件，用来进行故障诊断，快速排查网络故障，准确定位故障点，评估网络性能，查找网络瓶颈从而保障网络质量。

网络入侵检测系统IDS安装部署实验指导书

入侵检测系统 此回购协议包含研究论文“”的所有代码和数据集。 抽象的 ： 由于在当今世界对网络安全的强烈要求，入侵检测系统（IDS）已成为所有最新ICT系统中的必不可少的层。 IDS要求发现深度神经网络（DNN）的集成，包括发现攻击类型的不确定性和高级网络攻击的复杂性等原因。 在本文中，DNN已被用来预测对网络入侵检测系统（N-IDS）的攻击。 应用具有0.1的学习率的DNN并运行1000个纪元，并且KDDCup-'99'数据集已用于训练和对网络进行基准测试。 为了进行比较，该训练是在同一数据集上与其他几种经典机器学习算法一起完成的，并且DNN的范围为1到5。比较结果并得出结论，3层DNN具有优于其他所有经典机器的性能。学习算法。 关键字： 入侵检测，深度神经网络，机器学习，深度学习 编者： ** ， † ， †和 ‡ ∗印度Amrita Vishwa Vidyapeeth

基于LightGBM的网络入侵检测系统 网络安全 网络信息安全 APT 漏洞挖掘 安全管理

GB_T 20275-2013 信息安全技术 网络入侵检测系统技术要求和测试评价方法

GB_T 20275-2013 信息安全技术 网络入侵检测系统技术要求和测试评价方法(R)

聚类方法在网络入侵检测中的应用.pdf

SCADA系统中用于入侵检测的机器学习技术 在这项工作中，我们旨在开发一种NIDS（网络入侵检测系统），以在特定的工业用例场景中检测针对SCADA系统的攻击。为了实现此目标，各种机器学习方法（例如支持向量机（SVM）） ）和随机森林（RF），以及称为长短期记忆（LSTM）的深度学习算法，用于构建此入侵检测系统。 实施这些预处理文件是为了与天然气管道控制系统数据集（IanArffDataset.arff）一起使用。 该数据集托管在工业控制系统（ICS）网络攻击数据集网站上： 如果您想引用我们的工作，请使用以下BibTex条目： @inproceedings{lopez:2018:inproceedings:scada-ml, author = {Lopez Perez, Rocio and Adamsky, Florian and Soua, Ridha and Engel

基于机器学习在网络入侵检测中的实践