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UNSW_NB15_RNN_基于UNSW-NB15的SGM-CNN入侵检测系统_

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简介：
本研究提出了一种基于UNSW-NB15数据集的新型入侵检测模型——SGM-CNN，结合RNN技术以提升网络安全防护能力。 使用UNSW数据集进行入侵检测时，通过多种组合模型的应用可以达到90%以上的精确度。同时，还分别测试了流行的神经网络模型的效果。

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  • UNSW_NB15_RNN_基于UNSW-NB15的SGM-CNN入侵检测系统_
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    本研究提出了一种基于UNSW-NB15数据集的新型入侵检测模型——SGM-CNN，结合RNN技术以提升网络安全防护能力。 使用UNSW数据集进行入侵检测时，通过多种组合模型的应用可以达到90%以上的精确度。同时，还分别测试了流行的神经网络模型的效果。
     
  • UNSW-NB15入侵检测数据集.zip
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    本资源提供UNSW-NB15入侵检测数据集，包含网络流量记录及标签，旨在支持网络安全研究和异常检测模型开发。 UNSW_NB15入侵检测数据集相比KDD99和NSL KDD数据集更适合用于相关研究人员进行入侵检测系统的研究。
     
  • 基于UNSW-NB15数据集的入侵检测(Intrusion Detection)
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    本研究利用UNSW-NB15数据集，探索并实施先进的机器学习算法以提升网络入侵检测系统的准确性与效率。 UNSW-NB 15 数据集的原始网络数据包是由澳大利亚新南威尔士大学堪培拉赛博靶场实验室使用 IXIA PerfectStorm 工具创建的，旨在生成现代正常活动与合成当代攻击行为的真实混合体。Tcpdump工具用于捕获100GB 的原始流量（如Pcap文件）。该数据集包含九种类型的攻击。
     
  • 基于Snort的入侵检测系统
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    本项目基于开源入侵检测工具Snort开发，旨在构建一个高效的网络安全防护平台，通过实时监控和分析网络流量，识别并响应潜在威胁。 Snort 是一个功能强大且跨平台的轻量级网络入侵检测系统，采用开放源代码形式发行。它最初由 Martin Roesch 编写，并得到了世界各地众多程序员的支持与维护升级。
     
  • 基于入侵检测的论文 基于入侵检测的论文 基于入侵检测的论文
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    该论文深入探讨了入侵检测系统的理论与实践，分析了现有技术的局限性，并提出了一系列创新性的解决方案和优化策略。 入侵检测论文 入侵检测论文主要探讨如何通过技术手段识别并应对网络中的恶意活动。这类研究通常包括对现有入侵检测系统的分析、新型算法的开发以及实际应用场景的研究等，旨在提高网络安全防护水平。 入侵检测论文 由于您提供的信息中没有具体的内容细节或链接，我仅能给出一个通用性的描述来代替重复出现的文字。如果您有特定主题或者内容需要进一步阐述，请提供详细资料以便进行更具体的重写工作。
     
  • 基于网络的入侵检测系统(NIDS)
    优质
    基于网络的入侵检测系统（NIDS）是一款能够实时监控并分析网络流量以识别恶意活动和潜在威胁的安全软件。 NIDS是一种基于网络的入侵检测系统。
     
  • 基于网络的入侵检测系统IDS
    优质
    基于网络的入侵检测系统（NIDS）是一种网络安全技术，它通过监控网络流量来识别潜在威胁和恶意活动，从而保护计算机系统的安全。 我的毕业设计作品包括漏洞扫描以及基于网络的入侵检测系统，其中涵盖了端口扫描及漏洞检查功能。
     
  • 基于C++的网络入侵检测系统
    优质
    本项目是一款基于C++开发的网络入侵检测系统，旨在实时监控网络安全状况，有效识别并防范潜在威胁。 用于检测收集漏洞信息、发起拒绝服务攻击以及获取超出合法范围的系统控制权等危害计算机系统安全行为的软件与硬件组合。