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主要研究包含神经网络模块的网络入侵检测模型及系统,分析传统入侵检测系统的缺陷及神经网络技术在入侵检测中的优势,建立了基于神经网络且包含误用和异常检测的网络入侵检测系统。利用该系统进行了大量入侵检测试验,试验结果表明:所建模型具有较低的漏报率和误报率,可以很好地检测各种网络入侵类型,大大提高网络的安全性能。