【摘 要】
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目前的入侵检测系统主要采用的是基于特征的误用方法.另外,近几年出现的基于数据挖掘技术的入侵检测方法则需要依靠带标识的训练数据来保证检测效果,然而在现实环境中,训练数
【机 构】
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西北工业大学计算机学院,空军工程大学信息对抗系
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目前的入侵检测系统主要采用的是基于特征的误用方法.另外,近几年出现的基于数据挖掘技术的入侵检测方法则需要依靠带标识的训练数据来保证检测效果,然而在现实环境中,训练数据往往是难以获得的.与之相比,非监督式的异常检测系统则具有独特的优势,它无需大量的带标识的、用于标明各种攻击的训练数据,而只需要寻找和定义正常的分类,因此,它具有在不具备任何先验知识的情况下发现新型攻击的能力.文章提出了一种采用模糊自适应谐振网（fuzzv ART）发现网络入侵的新方法,并在最后采用KDD CUP99的测试数据集对该方法进行了评
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