神经网络在入侵检测系统中的应用

本文简要分析了当前的几种入侵检测方法,指出了将神经网络应用于入侵检测系统的优越性。重点介绍了LVQ神经网络的结构及其学习算法,提出了将LVQ神经网络用于入侵检测系统的方法,并给出了基于LVQ神经网络的网络入侵检测系统模型结构。最后,用matlab进行了仿真实验。结果表明,运用LVQ神经网络检测入侵,可以达到较高的准确检测率,是一种有效的入侵检测手段。

神经网络在移动机器人路径规划中的应用研究

移动机器人路径规划可分为两种类型:(1)全局路径规划;(2)局部路径规划。本文分析了Kohonen神经网络算法及其识别机理,提出了Kohonen神经网络和BP神经网络结合起来进行路径规划的方法,最后给出了具体的算法,探讨了在神经网络技术中引入学习机制的特点。

入侵检测系统在涉密计算机中的应用研究

分析了涉密计算机安全防护的意义和要求,并阐述了入侵检测系统(IDS)的基本概念,在此基础上提出了一个将基于主机的入侵检测系统应用于涉密计算机安全防护中的具体方案。该系统是基于代理的,它在对涉密计算机本身的性能几乎没有影响的情况下很大的提高了入侵检测的准确性,从而大大增强了涉密计算机的安全性。