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基金项目:
北京市发改委下一代互联网重大应用技术项目(20151045)
分类号:
TP393
DOI:
10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2017.06.016
期刊号:
2017,48（06）
收稿日期:
修回日期:
| 通讯作者 | 单位 |
| 徐成武 | 太原理工大学信息化管理与建设中心 |
摘要:
分析了IPv6常见网络问题与入侵检测技术,介绍了基于神经网络的IPv6入侵检测技术模型。鉴于概率神经网络有强大的非线性分类能力,可以非常准确地完成入侵攻击分类等优点,提出了一种基于概率神经网络的IPv6入侵检测技术,将IPv6中获取的数据包进行预处理后,利用概率神经网络进行数据类型分类。实验证明,该方法在IPv6入侵检测的检测精度和检测效率上都得到了较大的提高。 |
关键字:
IPv6;入侵检测;概率神经网络