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摘要
随着信息技术的不断发展,网络服务逐渐成为人们生活的重要组成部分。与此同时,日益严重的网络安全问题,也给人们的信息和财产安全带来了巨大的安全隐患。入侵检测系统(Intrusion detection system, IDS)作为信息安全领域的研究热点之一,可以根据预定的规则扫描网络活动,监控网络流量,提供实时告警。然而IDS也存在着突出的问题,例如缺乏主动防御能力、检测落后于入侵等。因此,基于改进的小波神经网络提出一种入侵预测算法,并将其应用于入侵防御系统(Intrusion prevention system, IPS)中,提高对于网络入侵的预测精度。仿真结果表明,较之传统的小波神经网络,所提预测模型拥有更高的检测率和更低的误报率,可以更好地保障计算机系统的安全。
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