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ISSN 1008-6609 CN 44-1606/TN
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电脑与电信
2020年, 第7期 刊出日期:2020-07-10
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机器学习算法在入侵检测中的应用研究
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王玉 何珍祥
电脑与电信. 2020, (
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近些年, “W annaC ry”等勒索软件网络安全问题层出不穷,对我国的互联网造成不可估量的损害。网络入侵检测 系统作为弥补防火墙防御网络威胁的有效的第二道闸门,扮演着保护计算机的重要角色。首先,介绍入侵检测的定义以及研 究现状;其次,介绍机器学习算法及其在解决网络空间安全问题的一般流程,机器学习在入侵检测中的具体应用,尤其随机森 林算法、贝叶斯算法和其他几种主流机器学习算法在入侵检测中取得的进展;最后,讨论了机器学习算法在入侵检测系统中发 展方向。
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针对ESAD解除保险过程中,无法准确识别解保电源信号电压幅值的问题,提出了ESAD中解保电源信号识别优化 方法。该方法采用“数字量+模拟量”的识别方法,其中光耦隔离电路作为数字量识别方式,AD采集电路作为模拟量识别方式, “数字量+模拟量”信号共同作为解保条件,以模拟量识别值作为起始判断门限,数字量信号进行有效判断,可提高ESAD的作用 可靠性。验证试验表明,采用“数字量+模拟量”识别方法可有效识别解保电源信号且保证ESAD的作用可靠性,该方法具有可 行性。
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