简介:摘要网络安全已经成为人们日益关注的话题,网络设备作为网络的基础设施,其安全性间接反映了网络的安全态势。如何保护网络免受非法攻击,保障人们信息安全正成为研究的热点。源于IP技术的开放性,因特网面临越来越多的安全隐患,给用户的网络和业务造成了很大的影响,也影响了通信运营商IP城域网的业务质量。如何保证移动骨干网络的稳定以及保证用户服务的可用性,成为摆在通信运营商面前迫切需要解决的课题。IP城域网是通信运营商重要的基础网络之一,网络的安全稳定是品质的基础,是企业正常运营的基础和核心。随着“宽带中国”的战略实施及提速降费的大力推行,以家庭宽带为主的数字化业务迅速普及,人们日常大量信息交互如网络购物等行为均经过通信运营商IP城域网,夯实IP城域网的网络安全基础,保障客户信息安全,是社会乃至国家层面的重要战略工作。
简介:摘要:随着网络技术的飞速发展,网络攻击的手段愈发复杂和隐蔽,传统的单层次入侵检测系统已难以满足当前的安全需求。多层次入侵检测系统(ML-IDS)逐渐成为应对网络攻击的重要工具,利用不同层次的检测机制有效地提高了网络安全的防护能力。本文对网络安全中的多层次入侵检测系统及其优化进行了全面探讨,分析了该系统的基本架构、关键技术及其优化策略。通过结合机器学习和深度学习技术,探讨如何在不同层次的检测中优化系统性能,从而提高入侵检测的准确性和实时性,减小误报率。本文旨在为多层次入侵检测系统的进一步发展提供理论基础与实践参考。