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傳統的網絡入侵檢測方法利用已知類型的攻擊樣本以離線的方式訓練入侵檢測模型，雖然對已知攻擊類型具有較高的檢測率，但是不能識別網絡上新出現的攻擊類型．這樣的入侵檢測系統存在著建立系統的速度慢、模型更新代價高等不足，面對規模日益擴大的網絡和層出不窮的攻擊，缺乏自適應性和擴展性，難以檢測出網絡上新出現的攻擊類型．文中對 ＧＨＳＯＭ（ＧｒｏｗｉｎｇＨｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌＳｅｌｆ－ＯｒｇａｎｉｚｉｎｇＭａｐｓ）神經網絡模型進行了擴展，提 出 了一種基于增量式 ＧＨＳＯＭ 神經網絡模型的網絡入侵檢測方法，在不破壞已學習過的知識的同時，對在線檢測過程中新出現的攻擊類型進行增量式學習，實現對入侵檢測模型的動態擴展．作者開發了一個基于增量式 ＧＨＳＯＭ 神經網絡模型的在線網絡入侵檢測原型系統，在局域網環境下開展了在線入侵檢測實驗．實驗結果表明增量式ＧＨＳＯＭ 入侵檢測方法具有動態自適應性，能夠實現在線檢測過 程 中 對 ＧＨＳＯＭ 模型的動態更新，而 且對 于 網 絡上新出現的攻擊類型，增量式 ＧＨＳＯＭ 算法與傳統 ＧＨＳＯＭ 算法的檢測率相當．
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