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深度学习技术在网络入侵检测中的应用-Nvidia

本文中，北京邮电大学移动互联网安全技术国家工程实验室研究团队致力于将最新的深度学习技术应用于网络入侵检测、积极探索利用人工智能解决网络安全问题的新思路。

2020-07-28 20:08:38

机器学习算法汇总大全

本文主要从基本概念以及数学定义、基本性质及其物理意义、具体算法应用(详细举例讲解)、该算法与其他类似算法的分析比较、可能的发展方向等方面，对机器学习的算法进行了详细的汇总以供参考。

2020-07-28 20:08:35

机器学习的发展现状及其相关研究概要

"本文主要从机器学习的概念及其研究现状，其中的关键技术、难点及应用与发展前景术、机器学习研究中的有关问题的提出等方面，对机器学习的现状做出总结，并对未来趋势做好促展望。"

2020-07-28 20:08:27

机器学习在信息安全领域应用教学提纲

本文将从机器学习的相关概念、发展现状、分类、所面临的问题几个方面介绍机器学习的相关知识,然后从与计算机信息安全有关的三个方面:入侵检测、木马检测、漏洞扫描介绍了机器学习和信息安全的契合点。

2020-07-28 20:08:27

基于机器学习算法的网络入侵检测

当前各类网络攻击防不胜防。网络入侵监测成为网络防火墙的-个重要补充,基于机器学习算法的网络入侵监测更以智能化、快速化、高效化的监测手段,有效弥补了传统入侵监测低效、漏报等问题，有效提高了网络信息安全强度。本文从网络安全现状分析入手,对机器学习的网络入侵技术做出解析。

2020-07-28 20:08:22

基于改进PSO算法的LSSVM入侵检测模型

在基本PSO算法和线性权重下降PSO算法的基础上,提出一种并行PSO算法,将粒子群分成两组,分别采用不同的惯性权重,各侧重于全局搜索和局部搜索,根据进化代数动态调整两种算法中进化的粒子数。通过仿真实验,证明了并行PSO算法的寻优性能优于基本PSO算法和线性权重下降PSO算法。

2020-07-28 20:08:22

基于TSVM分类的网络入侵检测方法

网络入侵检测技术是入侵检测领城研究的热点内容,但仍然存在误报率较高、对建立检测模型的数据要求过高、在缺乏足够训练数据的“小样本"环境下检测性能明显下降等问题。基于TSVM分类机器学习算法,提出了一种有指导的网络入侵检测新方法，能够高效地检测网络入侵.通过基于著名的KDD Cup 1999数据集的实验

2020-07-28 20:08:21

周志华机器学习Chap01绪论

机器学习是从人工智能中产生的-一个重要学科分支，是实现智能化的关键。随着该领域的发展，目前主要研究智能数据分析的理论和算法，并已成为智能数据分析技术的源泉之一。本文将对机器学习做出详细的解析。

2020-07-28 20:08:19

入侵检测系统中特征匹配的改进_喻飞

随着计算机网络的飞速发展，社会信息化程度不断提高，网络在带来巨大的经济效益和社会效益的同时，也面临着日益严重的安全问题。在信息时代,由于战争对于电子技术和网络技术的依赖性越来越大,随之产生、发展、逐步升级到电子战与信息战。网络信息的安全,这不仅关系到用户的利益,也关系到国家的安全。入侵检测技术是继

2020-07-28 20:08:14

入侵检测系统

通过电子手段对一个组织信息库的恶意攻击称为信息战(information warfare)。攻击的目的可能干扰组织的正常活动,甚至企图对组织的信息库造成严重的破坏。对信息战的各种抵抗措施都可归结为三类:保护、检测、响应。

2020-07-28 20:08:12

入侵检测系统(20200728195444)

通过电子手段对一个组织信息库的恶意攻击称为信息战(information warfare)。攻击的目的可能干扰组织的正常活动,甚至企图对组织的信息库造成严重的破坏。对信息战的各种抵抗措施都可归结为三类:保护、检测、响应。

2020-07-28 20:08:12

入侵检测系统(20200728195433)

通过电子手段对一个组织信息库的恶意攻击称为信息战(information warfare)。攻击的目的可能干扰组织的正常活动,甚至企图对组织的信息库造成严重的破坏。对信息战的各种抵抗措施都可归结为三类:保护、检测、响应。

2020-07-28 20:08:12

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