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基于小波神经网络的入侵检测系统研究的中期报告
中期报告
一、研究目的
本研究旨在通过利用小波神经网络来开发一个高效的入侵检测系统，该系统能够有效地识别和检测网络中的攻击行为。
二、研究方法
在本研究中，我们将使用小波神经网络来设计入侵检测系统。小波神经网络是一种基于小波变换和神经网络的结合设计的人工神经网络，可以有效地处理非线性问题和时空变化的特征。我们将使用预处理阶段对数据进行处理，以减少数据的冗余性和提高数据的可操作性；然后我们将使用小波变换来进行数据降维处理，并提取数据的重要特征；最后，我们将使用小波神经网络模型进行数据分类和检测。
三、研究进展
目前，我们已经完成了入侵检测系统的设计，并进行了模拟实验。在实验中，我们使用了来自NSL-KDD数据集的数据，并将其导入入侵检测系统中进行处理。使用小波变换对数据进行处理后，我们进行了特征提取，并使用小波神经网络模型进行分类和检测。实验结果表明，我们的入侵检测系统能够有效地检测攻击行为，并具有较高的准确性和可靠性。
四、研究计划
接下来，我们将进一步优化和完善我们的入侵检测系统，包括优化小波神经网络模型，探索新的特征提取方法，并对更多的数据集进行实验验证。我们希望能够开发出一个高效、精确的入侵检测系统，以帮助保障网络安全。