【摘 要】
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该文介绍了入侵检测概念及其技术方法,分析了异常检测与误用检测方法的优缺点,设计并且实现了基于网络流量的智能化入侵检测系统.此系统包括两部分：流量异常检测模块,流量异常
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该文介绍了入侵检测概念及其技术方法,分析了异常检测与误用检测方法的优缺点,设计并且实现了基于网络流量的智能化入侵检测系统.此系统包括两部分：流量异常检测模块,流量异常分析模块.流量异常检测模块采用的是神经网络BP算法.应用BP算法的泛化功能,将输入输出样本进行训练,不断学习调整网络权值,使网络实现给定的输入输出映射关系,已达到检测异常目的.当流量发生异常时,记录发生异常的网络地址和端口号,启动异常分析模块,发现入侵模式.流量异常分析模块采用的是数据挖掘序列模式算法.当流量异常检测子模块发现流量异常时,分析子模块根据其记录的网络地址和端口号,在一定时间内记录数据包,利用序列模式算法挖掘频繁序列.该文详细介绍了序列模式挖掘算法-AprioriAll算法,实验结果表明该算法能够有效发现多种网络入侵行为.和现有基于知识工程的方法相比,该方法具有更高的智能性和环境适应性.两模块协同合作,使该智能化入侵检测系统能够检测出未知攻击.
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