搜索到11137篇“ 网络入侵检测“的相关文章
- 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
- 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
- 基于深度学习的网络入侵检测系统综述
- 2025年
- 入侵检测系统(IDS)等安全机制已被用于保护网络基础设施和网络通信免受网络攻击。随着深度学习技术的不断进步,基于深度学习的IDS逐渐成为网络安全领域的研究热点。通过对文献广泛调研,详细介绍利用深度学习技术进行网络入侵检测的最新研究进展。首先,简要概述当前几种IDS;其次,介绍基于深度学习的IDS中常用的数据集和评价指标;然后,总结网络IDS中常用的深度学习模型及其应用场景;最后,探讨当前相关研究面临的问题,并提出未来的发展方向。
- 邓淼磊阚雨培孙川川徐海航樊少珺周鑫
- 关键词：网络安全入侵检测异常检测网络入侵检测系统
- 一种网络入侵检测与响应系统及方法
- 本发明公开了一种网络入侵检测与响应系统及方法，涉及计算机网络安全技术领域，其技术方案是：包括入侵检测响应管理平台模块，入侵检测响应管理平台模块包括流量数据接入模块、数据分析处理模块和响应展示模块，流量数据接入模块输出端与...
- 赵先明向阳林昀
- 网络入侵检测方法、装置、计算机设备、存储介质
- 本申请涉及一种网络入侵检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过构建多维度网络入侵检测数据集；基于生成对抗网络GAN的攻击数据生成网络入侵检测模型；联合所述GAN的多教师网络进行训练；进行多教师蒸馏的网络...
- 李肯立崔博奕段明星蔡宇辉周旭杨圣洪余思洋吴帆秦云川
- 一种基于SLAN的网络入侵检测方法及系统
- 本发明公开了一种基于SLAN的网络入侵检测方法及系统，涉及网络入侵检测技术领域，包括接收并存储来自网络的数据；构建模型，进行特征提取，得到第一特征，对第一特征进行时序特征捕捉，得到第二特征；对第二特征进行特征增强得到第三...
- 邹欣王颖舒王志鹏陈韵如袁艺仓李闵敖翔宋秋泽
- 深度学习在网络入侵检测系统中的应用
- 2025年
- 作为网络安全的关键技术之一,网络入侵检测技术可保护网络免受恶意攻击。传统入侵检测方法主要依赖专家经验与规则数据库,难以应对新型攻击和复杂多变的网络环境。作为一种先进的机器学习技术,深度学习以强大的特征学习能力和自适应性在网络入侵检测领域展现出巨大潜力。
- 梁向阳
- 关键词：网络入侵检测
- 基于异常流量多级特征提取的网络入侵检测方法
- 2025年
- 目前,网络入侵行为隐蔽性日益增强,传统检测手段面临挑战。提出了一种基于异常流量多级特征提取的网络入侵检测方法。首先,构建了一个多级特征提取模块,以增强网络数据流中高度隐蔽的入侵序列的特征,提升其辨识度与显著性。然后,引入长短期记忆循环神经网络作为核心识别引擎,对特征增强的数据流量进行精准分析,输出高置信度的检测结果。最后,为确保所提方法的稳健性与实用性,在自建的局域网环境中,采集了多样化的数据样本,并结合多种损失函数进行模型的训练与优化。实验结果表明,相较于传统及现有的对比方法,所提网络入侵检测方法在标准测试集及实际网络环境数据中均展现出卓越的性能,为现代网络空间中的隐蔽入侵行为检测提供了有力的技术支撑。
- 郭军
- 关键词：入侵检测
- 一种基于日志审计的网络入侵检测方法及系统
- 本发明提供一种基于日志审计的网络入侵检测方法及系统，涉及网络安全技术领域，方法包括：从不同的日志源获取多源日志数据；对日志数据进行数据解析，得到日志数据的源IP地址和目的IP地址；对源IP地址和目的IP地址以概要数据结构...
- 田知翔陳志為刘恒辉井志永
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- 作品数：490被引量：955H指数：14
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- 作品数：258被引量：257H指数：8
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- 黄厚宽
- 作品数：281被引量：2,211H指数：24
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- 研究主题：数据挖掘 入侵检测 网络安全 支持向量机 数据仓库
- 行鸿彦
- 作品数：515被引量：1,726H指数：21
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- 研究主题：微弱信号检测 自动气象站 大气电场 海杂波 大气电场仪
