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文檔簡介
1、本文提出采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對專家系統(tǒng)的入侵檢測進行完善。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的非線性映射和自學(xué)習能力，具有建模簡單、容錯性強的優(yōu)點，應(yīng)用于入侵檢測中可檢測出未知攻擊。檢測出未知攻擊后對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行規(guī)則抽取，抽取出新入侵規(guī)則，加入專家系統(tǒng)入侵規(guī)則庫，實現(xiàn)入侵知識庫的自動更新。因此將專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合應(yīng)用于入侵檢測，可有效提高檢測成功率，仿真實驗表明該方法的有效性。 提出基于PCA特征提取的智能型入侵檢測系統(tǒng)模型。該模型具有智能化特
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