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高速网络中滥用入侵检测系统检测精度的改进研究

高速网络中滥用入侵检测系统检测精度的改进研究

摘要

高速网络中的滥用入侵检测系统（IntrusionDetectionSystem,IDS）

在保护网络安全方面起着关键作用。然而，由于高速网络的复杂性和流

量量的巨大增加，现有的IDS检测精度面临挑战。因此，本文通过综合

研究现有的滥用IDS方法，在高速网络环境下提出了一种改进的检测精

度方法。实验结果表明，该方法有效地提高了滥用IDS的检测精度和性

能。

关键词：滥用入侵检测系统，高速网络，改进，检测精度

1.引言

随着互联网的普及和技术的发展，高速网络已成为现代社会不可或

缺的一部分。然而，随之而来的安全问题也日益严重。高速网络中的滥

用入侵行为对网络安全构成了巨大威胁，因此滥用入侵检测系统作为网

络安全的重要组成部分，需要提高其检测精度。

2.相关工作

滥用入侵检测系统主要有基于签名的方法和基于异常行为的方法。

基于签名的方法通过比对已知攻击模式的特征来进行检测，而基于异常

行为的方法则对网络流量进行建模并检测异常行为。然而，这些方法在

高速网络环境下面临一些挑战，如检测精度不高、漏报率高等。

3.改进方法

针对现有方法存在的问题，本文提出了一种改进的检测精度方法。

首先，通过引入深度学习技术，对网络流量进行建模和分类，以识别正

常和异常行为。其次，通过分析网络流量的特征和变化模式，提出了一

种自适应的异常检测算法，能够及时捕捉新的攻击行为。

4.实验与结果分析

本文设计了一系列实验来验证改进方法的有效性。实验结果表明，

该方法在高速网络环境下比传统方法具有更高的检测精度和更低的误报

率。同时，该方法在运行效率上也具有优势，能够满足高速网络的实时

性要求。

5.结论和展望

本文通过综合研究现有的滥用IDS方法，在高速网络环境下提出了

一种改进的检测精度方法。实验结果表明，该方法有效地提高了滥用IDS

的检测精度和性能。然而，滥用入侵检测系统仍然面临很多挑战，如对

未知攻击行为的检测、大规模网络流量的处理等。因此，未来的研究

向可以进一步探索深度学习和数据挖掘等技术在滥用IDS中的应用。

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