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入侵檢測系統可以采集網絡節點中流量數據，對傳輸行為實時檢測，分析并發現是否有正在入侵的行為或已經發生的入侵行為，對發現的可疑傳輸向管理員發出警報或者自身采取主動反應措施，由此可見，這是信息安全防御系統的另一道防線，是系統安全的重要組成部分之一。目前開展研究的入侵檢測算法和模型主要有基于數據挖掘、基于人工免疫、基于神經網絡等類型。
結合證據推理DS理論，提出了基于Dempster-Shafer理論的GHSOM神經網絡入侵檢測方法，一方面處理數據不確定性中的隨機性和模糊性問題，可以在噪音環境下保持良好的檢測率，此外通過證據融合理論縮小數據集，有效控制網絡的動態增長。實驗結果表明，基于Dempster-Shafer理論的GHSOM入侵檢測方法實現了對子網拓展規模在檢測中的動態控制，提升了在網絡規模不斷擴展時的動態適應性，在噪音環境下具有良好的檢測準確率，提升了GHSOM入侵檢測方法的擴展性。
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