PCA-LSTM在网络入侵检测中的应用撰写时间：202X年XX月XX日张宝华赵莹摘要：近年来，随着互联网技术的持续发展，人们在依赖于网络所带来的极大方便的同时，也面临着各种各样的安全威胁。入侵检测系统是网络安全防护的重要工具，它能够实时监测网络环境，识别网络漏洞。长短期记忆神经网络是一种经典的深度学习方法，它能够有效解决梯度消失和梯度爆炸问题。本文将LSTM算法用于入侵检测，提出了基于PCA-LSTM的入侵检测模型，经过...
基于深度学习的网络入侵检测方法研究万爱华---本文于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---【摘要】随着互联网技术的快速发展和普及，网络攻击和威胁已经渗透到我们生活的方方面面，网络安全成为人们关注的焦点。在面对网络攻击的研究中，入侵检测作为保证网络安全的一道防线，起着至关重要的作用。针对当前入侵检测收集的各类数据集中存在的数据不平衡问题，提出了一种基于深度学习的平衡数...
入侵检测中一种新的多模式匹配算法摘要：基于模式匹配的检测方法是目前入侵检测系统的一种重要方法，因此作为模式匹配方法核心的字符串匹配算法直接影响入侵检测系统的性能和效率。在AC算法和Wu-Manber算法的研究基础上，提出了一种新的多模式匹配算法――AC-WM。该算法能够增加字符跳转距离，比较稳定地减少匹配过程中字符比较的次数，提高匹配的速度和效率。关键词：入侵检测；多模式匹配；AC算法；Wu-Manber算法；AC-WM算法...
最小差异度聚类在异常入侵检测中的应用摘要：重点研究了异常入侵检测系统模型。针对现有模型中存在的对训练数据要求高、误报率高等问题，提出了一种基于最小差异度聚类的入侵检测方法。该方法将区间标量、序数变量、二元变量标称变量类型的属性映射到区间[0,1]上，计算每个数据对象之间以及与各个簇的差异度，很好地解决了异常入侵。在检测已知入侵方面，模型也有不俗表现。关键词：网络安全；入侵检测；聚类分析；差异度：TP39...
以企业入侵检测日志分析为场景漫谈大数据安全前言写这篇文章有三个原因，一是在工作中一直艰难地摸索着这块也曾写过一篇很粗略的大数据之安全漫谈(想继续吐槽);二是看到了阿里的招聘广告-一起来聊聊这个新职位：大数据安全分析师;三是整个2015的RSA会议IntelligenceData-Driven出境率太高了，于是想谈谈。大数据安全，顾名思义，用大数据技术解决安全问题。核心——解决安全问题，手段——大数据技术。我们从核心出发，安全问题...
