基于神经网络入侵检测模型的研究的开题报告.docx
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基于神经网络入侵检测模型的研究的开题报告一、研究背景随着互联网的不断发展,网络安全问题越来越受到重视。其中,入侵检测是保障网络安全的关键技术之一。目前,入侵检测主要有两种方法:基于特征的方法和基于机器学习的方法。基于特征的方法需要人工提取网络流量的特征,然后利用规则匹配等方法进行分析,但难以应对新出现的攻击,且依赖于专业人员的经验。而基于机器学习的方法可以自动学习网络流量的特征,适应新的攻击,并且可以实现智能化的入侵检测。近年来,神经网络在机器学习领域中表现出了强大的能力,在入侵检测领域也有广泛的应用。二
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基于神经网络入侵检测模型的研究.pptx
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基于SMOTETomek及BiGAN的入侵检测模型研究的开题报告一、研究背景随着计算机网络技术的不断发展,网络攻击的威胁也越来越大,给人们的生产和生活带来了严重的安全问题。入侵检测技术作为网络安全的关键技术之一,能够对网络系统进行实时监控,及时发现、报警和防御针对网络系统的入侵行为。然而传统的入侵检测技术受限于特征提取、模型训练等方面的问题,呈现出误报率高、漏报率高等问题。因此,如何提高入侵检测技术的准确性和实时性是当前研究的热点之一。二、研究内容本文针对SMOTETomek与BiGAN在入侵检测上的应用