“入侵檢測”造句，怎麼用入侵檢測造句

兩個防火牆都使用入侵檢測軟體來檢測任何非法的訪問嘗試。

在512K或2M專線上部署網路入侵檢測系統，則可以使用普通的入侵檢測引擎，降低資源的消耗。

它是一種入侵檢測系統——而不僅僅是工具。

孤立點檢測在入侵檢測中有著重要的意義，故將基於RNN的孤立點檢測方法應用於網路入侵檢測當中。

*實驗結果表明，運用學習向量量化神經網路檢測入侵，可以達到較高的準確檢測率，是一種有效的入侵檢測手段。

摘要提出了基於分散式資料探勘的入侵檢測系統框架。

還有有關緩衝區溢位、防火牆、入侵檢測等更多內容。

因此，蜜罐與入侵檢測系統之間的協作是一個非常值得研究的問題。

分析了目前的入侵檢測技術，提出了使用聚類演算法進行網路入侵檢測的方法，並通過試驗說明了該方法的應用效果。

針對動態克隆選擇演算法在入侵檢測應用中存在的高誤檢率，提出了一種改進動態克隆選擇演算法。

提出了決策規則格和決策規則格約簡的概念，獲得了入侵檢測的分類規則集。

確實，入侵檢測和Snort的使用都超越了Web站點本身，延伸為更廣泛的網路安全問題。

誤報和漏報是影響入侵檢測質量的問題之一，必須採用有效的方法和途徑解決入侵事件的誤報、漏報。

統一無線網路整合套裝包括一系列無線區域網控制器、檢索裝置以及負責WLAN管理和入侵檢測的軟體。

在這種攻擊中，攻擊者憑藉高階的TCP/IP協議知識將包分成更小的片段（即分片），從而繞過許多入侵檢測系統。

SmoothWall提供的若干功能包括：代理伺服器，入侵檢測，日誌記錄，流量圖，動態主機配置協議，虛擬專用網，動態域名伺服器，埠轉發，伺服器健康和訪問控制。

探討用相似*係數理論和資訊熵理論兩種方法去解決含有分類屬*的聚類問題,並重點對這兩種相似*度量方法解決入侵檢測聚類問題時的等效*進行了研究。

那麼究竟什麼是入侵檢測系統？

提出了一種基於孤立點檢測的核聚類入侵檢測方法。

設計一種新的基於AIAID的入侵檢測系統模型。

現存的入侵檢測系統缺乏從先前所觀測到的進攻進行概括並檢測已知攻擊的細微變化的能力。

目前多數商業化的入侵檢測產品多是採用簡單模式匹配技術，只能檢測出己知的攻擊模式。

該防火牆嵌入了基於網路的入侵檢測模組，併為主機入侵檢測提供了響應介面，增強了防竊密功能。

在對歸納學習理論深入研究的基礎上，將規則學習演算法應用到入侵檢測建模中。

開放，高效，完整的安防解決方案-從視訊*、門禁控制、火災*到入侵檢測。

作為Web開發人員，沒有必要成為Snort專家，也沒有必要將20%的Web開發時間投入到入侵檢測的工作之中。

這種攻擊的想法是找出特定目標主機上開啟的埠，但完成的方式非常狡猾，因此被攻擊的主機或質量低劣的入侵檢測工具不會發現。

能夠生成入侵檢測系統的日誌，記錄各種檢測到的事件。

本文提出一種基於部件的分散式入侵檢測系統。

目前的入侵檢測系統缺乏從先前所觀察到的進攻進行概括並檢測已知攻擊的細微變化的能力。

實驗結果表明，改進的模式匹配演算法，更適合於網路級入侵檢測的實現，減少了系統的丟包率。

目前的產品有：北冥巡邏兵入侵檢測系統系列產品、防火牆、安全掃描系統、漏洞庫系統、伺服器叢集排程系統、辦公自動化知識管理系統等。

基於免疫學的入侵檢測系統則為入侵檢測的研究提出了一種新思路。

入侵檢測：從很大程度上講，入侵檢測實際上就是結合了包嗅探和記錄功能，並在其上新增一層自動智慧層。

您知道，Snort是一種入侵檢測系統，但它是如何檢測入侵的呢？

為了解決這些問題，提出了一個基於人工免疫原理的入侵檢測模型，該模型使用負篩選演算法產生檢測規則集。

作者很快得出了兩個重要的主題：入侵檢測系統，IDS，和旁路過濾。