基于SART的入侵检测仿真研究

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研究点对点网络入侵检测优化问题。点对点网络是一种多跳的、无中心的、自组织无线网络,其主机经常根据需要移动,主机的移动会使网络拓扑结构不断发生变化,而且变化的方式和速度都是不可预测的,这给网络入侵检测带来了困难。传统的检测方法针对网络拓扑结构稳定的网络效果很好,对于自组织的不可预测的点对点网络人侵检测准确性不高。为了提高检测能力和准确度,提出了改进ART2的入侵检测方法(SART)。当人工神经网络中所存储的模式量较大时,可对学习所得模式进行有效组织进而提高检测效率,通过调节幅度与相位的判断条件线性组合
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