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摘要
如今虚拟世界日趋复杂，网络攻击和新出现的安全威胁逐步增加，因此需要研究针对网络攻击的智能化检测和分类方法，以全面地观察网络活动，阻止恶意行为.提出了一种基于广义回归神经网络(generalized regression neural networks, GRNN)建立的入侵检测模型，对恶意网络攻击进行智能化检测和分类，并使用主流的NSL-KDD数据集进行了测试.实验结果表明，所提出的技术相较于目前的其他攻击检测技术，能够更加有效地对恶意行为进行识别与分类.
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单位国网电力科学研究院有限公司; 南京理工大学
