网络入侵检测

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基于深度学习的网络入侵检测系统关键技术应用分析
《微型计算机》2025年第8期49-51,共3页庞欣杰 李翘婕 
随着网络信息技术的快速发展,网络安全问题日益严峻,传统的网络入侵检测系统面临攻击手段愈发智能、隐蔽,异构数据处理数量增多等新挑战,亟须引入新的理论和技术。本文分析了网络入侵检测面临的困境,探讨了基于深度学习的关键技术在入...
关键词：网络入侵检测 深度学习 流量预处理 检测模型 可解释性 
基于深度学习的网络入侵检测系统
《物联网技术》2025年第5期63-67,共5页单锦涛 郭丽红 纪宇菲 胡婷婷 冯幽默 董钰 
江苏省大学生科技创新项目(202311276062Y);南京工程学院校级基金项目(YKJ202214)。
随着数字时代的到来,网络安全问题日益凸显,尤其是网络入侵行为对信息系统的安全构成了严重威胁。针对传统安全防御机制无法应对日益复杂的入侵手段的问题,构建了一个基于深度学习的网络入侵监测系统。该系统以机器学习的相关理论为支撑...
关键词：网络入侵检测 深度学习 DNN KDD99数据集 LSTM模型 Transformer模型 
融合DBN和Focal Loss的网络入侵检测方法
《计算机应用文摘》2025年第9期203-205,共3页罗彩 
广西国际商务职业技术学院2024年度校级科研项目:基于机器学习的网络安全攻击检测系统研究(GSB2024020)。
网络安全问题日趋严峻,传统的网络入侵检测方法已难以应对日益复杂的网络攻击,暴露出诸多不足,如检测精度低、误报率高以及难以适应复杂多变的网络环境等。在攻击手段不断变化和数据量爆炸式增长的背景下,这些局限性更加凸显。为此,文...
关键词：机器学习 入侵检测 深度学习 卷积神经网络 
基于CNN和仿射变换技术的网络入侵检测方法
《网络安全技术与应用》2025年第4期35-38,共4页刘联海 黎汇业 毛冬晖 
数据驱动的自适应个性化在线学习服务关键技术(62167002)。
针对网络入侵检测中由于少数类攻击样本不足导致模型的分类准确率不高的问题,本文提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和仿射变换技术的网络入侵检测方法。首先,对NSL-KDD数据集进行预处理,包括字符特征数值...
关键词：网络入侵检测 CNN 仿射变换技术 
基于深度学习的网络入侵检测技术研究
《鞍山师范学院学报》2025年第2期56-60,共5页孟禹 
随着深度学习技术的发展,基于深度学习的入侵检测技术已经成为网络安全领域的重要研究方向之一.提出一种结合卷积神经网络和长短期记忆网络的入侵检测模型,即CNN-LSTM模型.针对该模型对少数类样本识别率低的问题,利用K-Means聚类算法和T...
关键词：深度学习 入侵检测 卷积神经网络 长短期记忆网络 
基于TensorFlow框架的多元异构网络安全入侵检测系统设计
《微电子学与计算机》2025年第4期78-87,共10页朱敏 
2021年度莆田市科技计划(2021SM001);2018年福建省中青年教育科研项目(JZ181031)。
针对多元异构网络的结构复杂、节点数量多等特点,设计了一种基于张量流(Tensor Flow)框架的多元异构网络安全入侵检测系统。该系统改装数据采集器、处理器和微控制器,优化硬件系统,同时从物理结构和逻辑结构两个方面构建系统数据库。考...
关键词：TensorFlow框架 多元异构网络 网络安全 网络入侵检测 
基于Honeypot技术的网络入侵检测系统
《工业控制计算机》2025年第4期109-110,共2页潘梦双 郭秉昊 张思缘 李俊蓉 应贤儿 朱子豪 蓝婧华 吕義 梁远钜 刘建华 
国家级大学生创新训练项目计划(202310349030);浙江省新苗计划项目(2023R465015);绍兴文理学院校级学生科研课题。
随着真实网络中基础设施的快速发展,网络的规模发生了很大的变化。在这种情况下,入侵检测系统(IDS)已成为检测威胁网络信息服务的可靠性和完整性的网络攻击、恶意行为和异常行为的关键工具。目前,入侵检测系统还处于被动攻击和检测阶段...
关键词：入侵检测 蜜罐技术 Hfish 
基于人工智能的电子信息安全防护技术研究
《消费电子》2025年第4期131-133,共3页高明强 
网络攻击手段日益复杂,传统的信息安全防御体系已经难以跟上现代电子信息系统技术的快速发展。智能平台依托精准的数据分析和模式识别能力,显著提升了信息安全防护的智能化与自动化水平。通过运用机器学习、深度学习,对庞大的数据集进...
关键词：人工智能 电子信息安全 防护技术 网络入侵检测 恶意软件识别 
基于可解释人工智能的流量对抗样本攻击及防御方法
《通信学报》2025年第4期160-173,共14页马博文 郭渊博 田继伟 马骏 胡永进 
国家自然科学基金资助项目(No.62402520);国家社会科学基金资助项目(No.2022-SKJJ-B-057);陕西省自然科学基金资助项目(No.2024JC-YBQN-0620)。
针对基于人工智能的网络入侵检测系统,提出了一种基于可解释人工智能(XAI)的对抗样本攻击方法。利用XAI方法识别关键扰动特征,在保持流量功能时逐步进行针对性扰动,直至恶意流量被判定为良性,实现对抗流量样本攻击。这种方法可以大幅减...
关键词：对抗样本攻击 可解释人工智能 网络入侵检测 恶意对抗流量 
基于SEGAN和Open-DNN的工业控制系统入侵威胁检测研究
《控制工程》2025年第3期400-408,共9页胡智锋 孙峙华 
湖北省自然科学基金资助项目(2023AFB588)。
针对工业控制系统容易遭受网络入侵威胁,进而影响工业控制系统安全性的问题,提出了一种结合生成对抗网络和深度神经网络的工业控制系统入侵威胁检测算法模型。该模型首先提出了一种样本均衡生成对抗网络,将反向传播神经网络(back propag...
关键词：工业控制系统 生成对抗网络 网络入侵检测 深度神经网络 蜻蜓优化算法 
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