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入侵檢測系統(intrusion detection system,簡稱“IDS”)是一種對網絡傳輸進行即時監視,在發現可疑傳輸時發出警報或者采取主動反應措施的網絡安全設備。 它與其他網絡安全設備的不同之處便在于,IDS是一種積極主動的安全防護技術。
協作式入侵檢測系統將中央檢測服務器的任務分配給多個基于主機的入侵檢測系統,這些入侵檢測系統不分等級,各司其職,負責監控當地主機的某些活動。 所以,可伸縮性、安全性都得到了顯著的提高,但維護成本也相應增大,并且增加了所監控主機的工作負荷,如通信機制,審計開銷,蹤跡分析等。
本節選擇近幾年的國內外文獻,來說明當前深度學習在入侵檢測系統中的應用情況。 Roy 等人[7] 提出了一種利用深度神經網絡模型的入侵檢測系統,并驗證了該模型可以提高入侵檢測系統的性能。 作者提出的深度神經網絡模型是一種全連接前饋神經網絡,包含 3 層或者更多層人工神經元,由輸入層、約 400 個隱藏層神經元和輸出層神經元 3 個部分組成。