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提出了一种基于后向传播神经网络和特征选择的入侵检测模型。通过使用该模型对经过特征提取后的攻击数据的训练学习，可以有效地识别各种入侵。在经典的KDD1999数据集上的测试说明：该模型与传统的入侵检测模型相比，能够轻便、高效地对攻击模式进行训练学习，从而正确有效地检测网络攻击。
基于BP神经网络和特征选择的入侵检测模型
【摘 要】
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提出了一种基于后向传播神经网络和特征选择的入侵检测模型。通过使用该模型对经过特征提取后的攻击数据的训练学习，可以有效地识别各种入侵。在经典的KDD1999数据集上的测试
【机 构】
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湘潭大学,中国科学院计算技术研究所
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2008年30期
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