基于机器学习的入侵检测方法实验与分析

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摘要：入侵检测系统(IDS)是保障信息安全的重要手段.分析了机器学习应用于网络连接级的异常检测模型的过程,然后建立了异常检测系统原型,以验证此方法用于IDS的可能性及所能达到的性能.实验以DARPA网络数据为例,对数据的特征进行了分析、选取及构造,并针对多种情况进行了测试.实验结果表明,该IDS系统具有很好的检测性能.最后对结果进行了分析,并得出了几个有用的结论.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95033X/200405/10622345.html

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关键词：入侵检测 机器学习 学习的 darpa cqvip 机器学习 入侵检测方法 入侵检测系统 IDS 异常检测模型