随着计算机网络的不断发展，信息全球化己成为人类发展的大趋势。但由 于计算机网络具有连接形式多样性、终端分布不均匀性和网络开放性、互联性 等特征，致使网络易遭受黑客、骇客、恶意软件和其它攻击，所以网上信息的 安全和保密是一个相当重要的问题。对于军用的自动化指挥网络和银行等传输 敏感数据的计算机网络系统而言，其网上信息的安全性和保密性尤为重要。因 此，上述的网络必须有足够强的安全措施，否则该网络将是个无用的、甚至会 危及国家的网络安全。无论是在局域网还是在广域网中，都存在着自然或人为 等诸多因素的脆弱性和潜在的威胁。因此，网络安全变得越来越重要。 Snort 入侵检测系统是一个典型的开放源代码的网络入侵检测系统，目前 多数商用入侵检测系统都是在其设计原理和实现特点的基础上研发的。 对Snort 入侵检测系统的研究具有较强的学术意义和较高的商业价值。本文就是围绕 Snort 检测技术进行的研究，进一步开发出 Windows 平台下基于 Snort 的入侵 检测系统。

信息安全实验三：Snort入侵检测系统的配置与使用 信息安全实验三：Snort入侵检测系统的配置与使用

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粤嵌教育《网络安全企业入侵检测系统》项目资料

centos平台基于snort、barnyard2以及base的IDS（入侵检测系统）的搭建与测试及所遇问题汇总-附件资源

传统的入侵检测系统无法识别未知的攻击，提出在入侵检测系统中引入蜜罐技术来弥补其不足，并设计和实现了一个基于人工神经网络的入侵检测系统HoneypotIDS。该系统应用感知器学习方法构建FDM检测模型和SDM检测模型两阶段检测模型来对入侵行为进行检测。其中，FDM检测模型用于划分正常类和攻击类，SDM检测模型则在此基础上对一些具体的攻击类型进行识别。最后，设计实验对HoneypotIDS的检测能力进行了测试。实验结果表明，HoneypotIDS对被监控网络中的入侵行为具有较好的检测率和较低的误报率。

思科设备镜像文件ios：IDS入侵检测系统

网络入侵检测系统(源码)，要毕业了，把做毕业设计用的资料拿出来与大家分享

Snort入侵检测系统的测试的课件，是网络安全的资料

异常检测-KDD99-CNNLSTM 这是一个使用三个模型开发的项目，用于对KDD99数据集上的倾斜数据包进行分类。 使用了三层：KNN，CNN + LSTM和随机森林分类器。 该项目是一个基于研究的项目，与单独使用任何给定模型相比，该模型在性能上均略有提高。 KDD'99数据集按原样使用，并且已作为项目源的一部分进行了预处理。 最终精度为0.97833。 单个模型的个体精度为： KNN：0.976835 CNN + LSTM：0.9667878 随机森林：0.96381378 主要思想是在相同的数据上训练3个不同的分类器模型。 然后，我们将所有这些模型用作单个整体学习模型（或中间的某个位置的投票分类器）。 系统中有2个主要层： 第一层具有KNN和CNN + LSTM。 他们一起工作，并提供2种不同的输出。 第二层具有随机森林分类器，以对来自上一层的所有冲突实例进行分类。