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入侵檢測系統(tǒng)可以采集網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中流量數(shù)據(jù)，對傳輸行為實(shí)時檢測，分析并發(fā)現(xiàn)是否有正在入侵的行為或已經(jīng)發(fā)生的入侵行為，對發(fā)現(xiàn)的可疑傳輸向管理員發(fā)出警報或者自身采取主動反應(yīng)措施，由此可見，這是信息安全防御系統(tǒng)的另一道防線，是系統(tǒng)安全的重要組成部分之一。目前開展研究的入侵檢測算法和模型主要有基于數(shù)據(jù)挖掘、基于人工免疫、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等類型。
結(jié)合證據(jù)推理DS理論，提出了基于Dempster-Shafer理論的GHSOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法，一方面處理數(shù)據(jù)不確定性中的隨機(jī)性和模糊性問題，可以在噪音環(huán)境下保持良好的檢測率，此外通過證據(jù)融合理論縮小數(shù)據(jù)集，有效控制網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)增長。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于Dempster-Shafer理論的GHSOM入侵檢測方法實(shí)現(xiàn)了對子網(wǎng)拓展規(guī)模在檢測中的動態(tài)控制，提升了在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不斷擴(kuò)展時的動態(tài)適應(yīng)性，在噪音環(huán)境下具有良好的檢測準(zhǔn)確率，提升了GHSOM入侵檢測方法的擴(kuò)展性。
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