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网络入侵检测步骤及思路
渗透思路
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在网络安全过程中,对于渗透测试的过程,给人一个完整的过程
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为了进一步提高入侵检测系统的检测准确率和检 测效率,提出了一种基于深度卷积神经网络的入侵检测方 法(dCNN)。该方法使用深度学习技术,如tanh、Dropout 和Softmax等,设计了深度入侵检测模型。首先通过数据填 充的方式将原始的一维入侵数据转换为二维的“图像数据”, 然后使用dCNN 从中学习有效特征,并结合 Softmax分类 器产生最终的检测结果。该文基于 Tensorflow-G
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系统评估和入侵检测的研究背景和意义。从攻击策略的角度,阐述了入侵检测内容和方法,并介绍了具有通用价值的入侵检测模型。通过总结将检测原理分为基于行为和基于知识两大类,分别阐述了各类方法的具体实现手段和各自的优缺点。
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qppdsg
2017-10-08
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昭木槿
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