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基于差分进化的网络异常入侵检测
- 基于差分进化和k-mean算法的网络异常入侵检测算法程序代码
BP_nids
- 基于改进BP算法的入侵检测神经网络方法,很好的一片学习文章，提供了一个模型-Algorithm Based on Improved BP Neural Network Method for Intrusion Detection, learn a very good article, provides a model
ruih
- 分析了人工免疫系统的原理,简单建立了一种基于否定选择算法的网络入侵检测系统, 引入了一种用于异常事件识别的r-字符块匹配规则,并对规则存在的漏洞进行了分析。 -The paper gives a brief introduction to the principle of Immune System·In particular,the paper gives a simple NIDS model based on negative selection algorithm,intro
cnbjn
- 评述了近年来免疫原理在入侵检测中的应用,着重讨论抗体克隆选择学说、免疫网络学 说和危险模式理论的应用研究现状 -Immunology principle and its application in intrusion detection in recentyearswere reviewed. The research on antibody clonal selection theory, immune networks and danger theorywere emphasi
EntropyOutlier
- 查找孤立点 JAVA代码，简单易用，孤立点，即数据中不同于数据一般模型的数据对象，可能由度量或执行错误导致，也可能是固有数据变异性的结果，预示着重要的信息。与一般热门研究课题不同，目前没有任何一款国际认可的软件可以直接对对孤立点进行检测与分析，孤立点检测与分析的算法研究是近年来数据挖掘领域新兴的复杂困难而有意义的课题。在诈骗检测、贷款申请处理、网络入侵检测、时间序列检测、网路性能监视、故障诊断、图像中检测噪声点等方面都有广泛的应用。-outlier detection
Research_on_Network_intrusion_detection_based_on_d
- 本文提出一种基于数据挖掘的入侵检测模型,其主要思想是利用数据挖掘的方法,从经预处理的包含网络连接信息的 审计数据中提取能够区分正常和入侵的规则,并用来检测入侵行为。对Apriori 算法中求频繁集时扫描数据库I/O 负载惊人 的问题提出了一种改进办法。为验证该算法的可行性,文章最后实现了该入侵检测模型的知识库中正常连接规则的挖掘。实 验表明该模型能提取特征生成新规则,并证明了方法的可行性和有效性。-In this paper an intrusion detection system
a
- 基于改进BP算法的入侵检测神经网络方法.-Algorithm based on improved BP neural network intrusion detection.
PSstem
- PSO算法和神经网络的入侵检测系统设计PSO algorithm and neural network Intrusion Detection System-PSO algorithm and neural network Intrusion Detection System
BP-Intrusion-Detection-System
- 本文详细介绍了BP神经网络在入侵检测系统中的应用及优化。-This paper describes the application and optimization of the BP neural network intrusion detection system.
d4ef13.ZIP
- 基于云模型和BP神经网络的入侵检测Based on cloud model and BP neural network intrusion detection-Based on cloud model and BP neural network intrusion detection
SIDSfazhaani
- 自1980年产生IDS概念以来，已经出现了基于主机和基于网络的入侵检测系统，出现了基于知识的模型识别、、异常识别和协议分析等入侵检测技术，并能够对百兆、千兆甚至更高流量的网络系统执行入侵检测。 已通过测试。 -Since 1980 to produce the IDS concept, host-based and network-based intrusion detection systems, knowledge-based model identification, anomaly
Hacker-intrusion-detection-system
- 本文的目的就是对人工神经网络进行适当的改进，将其应用于网络黑客入侵检测系统中，以提高系统的效率，包括检测速度的提高、减少漏报率和误报率-The purpose of this paper is the appropriate improvement of artificial neural networks, intrusion detection system applied to hackers in order to improve the efficiency of the system
IWO_Kohonen
- 基于杂草算法Kohonen网络入侵检测 -Weeds algorithm based on Kohonen network intrusion detection
bp-intrution
- bp神经网络在入侵检测方面的运用代码，数据集是kddcup99数据集，效果还不错-bp network code in intrution area
bp
- 对kddcup数据集进行分析，通过该算法能够鉴别非法流量以及合法流量(The KDDCUP data set can be analyzed by this code, and the algorithm can identify illegal traffic and legitimate traffic)
ids-kdd99
- 基于Tensorflow用CNN（卷积神经网络）处理kdd99数据集，代码包括预处理代码和分类代码，准确率99.6%以上，并且快速收敛至最优值。(Based on Tensorflow (convolutional neural network) processing KDD99 data set based on CNN, the code includes preprocessing code and classification code, the accuracy rate is mor
uskt
- 入侵检测数据检测算法,根据C4 5源码改编()