基于LM-BP神经网络的入侵检测系统的研究

针对传统BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部最小点、计算量大的不足,提出一种结合Levenberg-Marquardt优化算法的BP神经网络,并应用在一个误用入侵检测系统。实验结果表明,新系统结合了异常检测和误用检测两者的优势,快速检测新型入侵,降低误警率和漏警率。

一种基于数据挖掘的告警相关方法的研究与实现

通过分析入侵检测系统的现存问题,提出一种基于数据挖掘的告警相关方法,对告警进行高效关联和归并。实验结果表明,该方法减少告警数量72.4%以上,误告警减少21.2%以上。