搜索到11326篇“ 网络入侵检测“的相关文章
- 一种网络入侵检测装置及方法
- 本发明公开了一种网络入侵检测装置及方法，包括装置本体，装置本体的内部开设有多个插槽，多个插槽的内部均安装有托盘，多个托盘的内部均放置有存储硬盘，多个托盘远离装置本体的一侧外壁均设置有开关按钮，装置本体的上方设置有辅助触发...
- 李宗容李楠芳景延嵘李香曹海山马登辉严丽珺李胜春
- 基于Honeypot技术的网络入侵检测系统
- 2025年
- 随着真实网络中基础设施的快速发展,网络的规模发生了很大的变化。在这种情况下,入侵检测系统(IDS)已成为检测威胁网络信息服务的可靠性和完整性的网络攻击、恶意行为和异常行为的关键工具。目前,入侵检测系统还处于被动攻击和检测阶段,蜜罐技术的研究仍处于起步阶段。蜜罐技术可以帮助我们将被动性转化为主动性,引诱攻击者进入预先准备好的“陷阱”,保护数据库的安全。
- 潘梦双郭秉昊张思缘李俊蓉应贤儿朱子豪蓝婧华吕義梁远钜刘建华
- 关键词：入侵检测蜜罐技术
- 网络入侵检测方法、系统及电子设备
- 本发明提供了一种网络入侵检测方法、系统及电子设备，涉及网络安全处理领域，该方法首先获取包含网络协议数据的流量数据后确定该流量数据对应的访问数据；然后利用网络协议数据对应的属性参数确定访问数据对应的语义数据；随后基于语义数...
- 李少博孙逢宁刘迎宾王旭乔梦宇
- 基于深度学习的网络入侵检测系统
- 2025年
- 随着数字时代的到来,网络安全问题日益凸显,尤其是网络入侵行为对信息系统的安全构成了严重威胁。针对传统安全防御机制无法应对日益复杂的入侵手段的问题,构建了一个基于深度学习的网络入侵监测系统。该系统以机器学习的相关理论为支撑,采用DNN作为核心神经网络架构,并融合了LSTM和Transformer等模型。借助KDD99等数据集进行模型的训练和测试。实验结果表明,该系统能够有效提高检测精度,极大地降低了误报率和漏报率,同时提升了检测速度和系统稳定性。此外,该系统还具备良好的泛化能力,能够有效识别新型和变种的攻击模式,应对不断变化的网络安全威胁。
- 单锦涛郭丽红纪宇菲胡婷婷冯幽默董钰
- 关键词：网络入侵检测DNN
- 基于改进LSTM的网络入侵检测方法
- 2025年
- 随着网络数据的增加,以及黑客技术的不断发展,网络入侵检测技术的精度以及效率需要进一步提升;针对此问题,提出一种基于逃避网络数据和改进长短时记忆网络的网络入侵检测模型;该模型将黑客入侵过程中产生的异常数据作为训练集和测试集;之后利用麻雀优化算法改进长短时记忆网络模型,并将其与卷积神经网络结合,通过强化学习进一步提升模型的检测精度;实验结果表明,基于改进长短时记忆网络的入侵检测模型的检测准确率达到了98.51%,且响应时间仅为0.84 s,漏报率和误报率分别为1.23%和0.36%;该网络入侵检测模型能够实现高效的网络入侵检测,实时保障网络安全,实现网络入侵防御,为网络安全提供可靠的技术支持;该方法在网络攻防领域具有积极意义,为相关领域研究提供了新的思路。
- 黄亮陶达王秀木刘静闻刘也凡
- 关键词：网络入侵CNN
- 网络入侵检测与入侵响应技术研究
- 2025年
- 网络入侵检测与入侵响应技术研究是指对网络系统进行实时监控,以识别和检测潜在的恶意行为和攻击活动,并在检测到入侵后迅速采取相应的响应措施,以保护网络系统的安全性和完整性。这项研究涉及多个方面,包括但不限于入侵检测系统的开发、入侵检测算法的设计、入侵响应策略的制定以及入侵事件的分析和处理。本文针对网络入侵检测与响应技术在网络安全防护中的重要地位,系统阐述了入侵检测技术的分类、原理、系统架构与功能,以及性能评估与优化策略。同时,深入探讨了入侵响应策略、流程、关键技术以及自动化与智能化的发展。文章重点分析了入侵检测与响应技术的协同机制,并通过实际应用案例展示了其在网络安全防护中的应用价值。最后,指出了技术发展趋势与挑战,并对未来的研究方向进行了展望。
- 赵洪强
- 关键词：网络入侵入侵响应智能化
- 一种基于CSAGCRNet模型的网络入侵检测系统
- 一种基于CSAGCRNet模型的网络入侵检测系统，属于网络安全领域。系统建立在VGG16模型基础上，创新融合特征融合技术和深度学习中卷积神经网络的优势，大幅提升网络攻击分类的准确性和检测效率。系统将流量数据转化为灰度图，...
- 肖晶晶陶宇鑫陈嘉隆黄艳华
- 面向样本不平衡的网络入侵检测方法
- 2025年
- 针对当前网络入侵检测方法特征信息提取不足、网络异常流量样本数量不平衡导致入侵检测准确率低的问题,提出一种结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU)与注意力机制的网络入侵检测方法。首先,对网络流量数据进行数据预处理;然后,通过一维卷积神经网络提取其局部特征,双向门控循环单元提取其长距离序列特征;最后,融合注意力机制使关键信息得到更好的表达。此外,引入Equalization Loss v2(EQL v2)作为损失函数对少数类样本进行加权,以解决网络流量样本不平衡的问题。在CICIDS2017数据集上的结果表明,所提方法能够有效改善原始数据集中的样本不平衡问题,提高对网络入侵的检测准确率和异常流量样本的检测能力。
- 王肖李大鹏
- 关键词：网络入侵检测卷积神经网络
- 一种基于机器学习的网络入侵检测方法
- 本发明涉及网络安全领域，更具体的说是一种基于机器学习的网络入侵检测方法。一种基于机器学习的网络入侵检测方法，包括以下步骤：数据收集：进行网络流量捕获和数据预处理；特征提取：提取流量特征和计算统计特征；模型选择：进行监督学...
- 王时峰
- 基于深度学习的网络入侵检测技术研究
- 2025年
- 随着深度学习技术的发展,基于深度学习的入侵检测技术已经成为网络安全领域的重要研究方向之一.提出一种结合卷积神经网络和长短期记忆网络的入侵检测模型,即CNN-LSTM模型.针对该模型对少数类样本识别率低的问题,利用K-Means聚类算法和Tomek Links方法对数据集进行数据平衡,设计出基于KMS-Tomek-CNN-LSTM的网络入侵检测模型,并在实验数据集上取得了较高的精确度和F 1值,验证了该模型的有效性.
- 孟禹
- 关键词：入侵检测卷积神经网络
相关作者
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