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题名基于改进白名单过滤的跨网入侵检测仿真
被引量:1
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作者
刘洋
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机构
北京大学人民医院
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2020年第1期385-389,共5页
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文摘
为了有效提升传统入侵检测方法的检测效率,提出基于改进白名单过滤的跨网入侵检测方法。首先,组建有效的数据存储结构,设定相应的白名单规则及配置对报文数据进行初次过滤;然后,采用神经网络对白名单规则进行完善,将训练学习结果输入到过滤器中,二次过滤不符合白名单规则的报文数据;提高跨网异常通信检测率。最后,以粒子群优化算法为基础,引入自适应变异过程优化BP神经网络训练参数,避免BP神经网络训练学习结果陷入局部最优,保证检测结果的有效性。实验结果表明,与传统方法相比,所提方法的检测效率有很大程度的提升。
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关键词
改进白名单
过滤
跨网入侵检测
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Keywords
Improvedwhitelist
Filtering
Cross-network intrusion detection
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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