基于深度神经网络学习的防火墙拦截效能评估

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘要：随着防火墙技术的不断发展，云计算、大数据、社交网络、BYOD相继出现，新一代防火墙面临更多挑战，需要不断增大监控力度、提升管理复杂度、迎接未知威胁及性能的挑战。为了提高防火墙拦截效能的评估能力，该文提出了一种基于云特征提取和深度神经网络学习的防火墙拦截能力评估优化方法。使用KDD‘99训练集攻击防火墙，测试防火墙的拦截能力[1]。（剩余4089字）

试读结束

目录
monitor
客服机器人