现有的基于机器学习的入侵检测方法大多专注于提高整体检测率和降低整体的漏报率，忽视了少数类别的检测率和漏报率，为此，提出了
2018-01-17 18:10
提出一种基于Borderline- SMOTE和双Δ ttention的入侵检测方法。首先对入侵数据进行 Borderl
2021-04-08 16:17
（ gradient boosting decision tree，GBDT）的多分类器入侵检测方法（DBN-OGB）。该方法
2021-06-09 11:19
网络入侵检测系统测试方法:
2009-08-20 10:52
本文根据传统的入侵检测方法误报率高、U2R 和R2L 攻击检测率低等缺点，提出了一种基于神经网络多分类器组合的入侵
2010-01-22 14:55
为了克服入侵检测系统存在着在先验知识较少情况的推广能力差的问题，提出了基于粗糙集理论的入侵检测方法。利用粗糙理论，建立了
2008-12-09 02:51
本文结合特征入侵检测和异常入侵检测技术，提出了一种在密码协议运行中，能动态监视安全协议运行，实时检测其上攻击的
2009-07-08 09:36
本文提出了基于CVM 算法的入侵检测方法，这种方法先对样本集求其MEB 问题，MEB 问题的解就是决定分类超平面的支持矢量，然后再根据支持矢量的分布对网络的
2009-08-12 09:22
基于卷积神经网络（CN）的入侵检测方法在实际应用中模型训练时间过长、超参数较多、数据需求量大。为降低计算复杂度，提高入侵检测
2021-05-26 15:53
针对入侵检测中普遍存在误报与漏报过高的问题，本文提出一种新的基于隐马尔可夫模型的系统入侵检测方法。该
2009-08-05 09:47
