基于机器学习的入侵检测系统研究.pdf

基于Java语言实现的主机入侵检测系统

1、Snort入侵检测系统源码分析，294页全文版； 2、版权所有独孤九贱； 3、注意是基于Snort2.2版本的分析；

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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

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