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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
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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
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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.
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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
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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.
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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
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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
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基于杂草算法Kohonen网络入侵检测
-Weeds algorithm based on Kohonen network intrusion detection
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用于检测神经网路的入侵问题的源程序代码，另有一些简单的实验结果分析数据-Neural network for the intrusion detection of the source code, and some simple experimental results analysis data
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