Snort作为一个轻量级的网络入侵检测系统,在实际中应用可能会有些力不从心,但如果想了解研究IDS的工作原理,仔细研究一下它的源码到是非常不错.首先对snort做一个概括的评论。
从工作原理而言，snort是一个NIDS。
[注：基于网络的入侵检测系统（NIDS）在网络的一点被动地检查原始的网络传输数据。
通过分析检查的数据包，NIDS匹配入侵行为的特征或者从网络活动的角度检测异常行为。
]网络传输数据的采集利用了工具包libpcap。
snort对libpcap采集来的数据进行分析，从而判断是否存在可疑的网络活动。
从检测模式而言，snort基本上是误用检测（misusedetection）。
[注：该方法对已知攻击的特征模式进行匹配，包括利用工作在网卡混杂模式下的嗅探器被动地进行协议分析，以及对一系列数据包解释分析特征。
顺便说一句，另一种检测是异常检测（anomalydetection）。
]具体实现上，仅仅是对数据进行最直接最简单的搜索匹配，并没有涉及更复杂的入侵检测办法。
尽管snort在实现上没有什么高深的检测策略，但是它给我们提供了一个非常优秀的公开源代码的入侵检测系统范例。
我们可以通过对其代码的分析，搞清IDS究竟是如何工作的，并在此基础上添加自己的想法。
snort的编程风格非常优秀，代码阅读起来并不困难，整个程序结构清晰，函数调用关系也不算复杂。
但是，snort的源文件不少，函数总数也很多，所以不太容易讲清楚。
因此，最好把代码完整看一两遍，能更清楚点。

分析、测试、验证全套kddcup1999数据集

在1998年，MartyRoesch先生用C语言开发了开放源代码(OpenSource)的入侵检测系统Snort.直至今天，Snort已发展成为一个多平台(Multi-Platform),实时(Real-Time)流量分析，网络IP数据包(Pocket)记录等特性的强大的网络入侵检测/防御系统(NetworkIntrusionDetection/PreventionSystem)

网络入侵检测系统的源代码，用C语言编写希望对大家有协助

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

毕设做的系统，包含所有的源码，可编译运转。

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

网络入侵检测系统(源码)！源码功能很强大，注意平台是Linux/Unix，语言是C/C++，是从事Unix/Linux平台开发网络程序的好材料，欢迎学习C++Linux/Unix开发的人学习参考

伴随着互联网技术的普及与应用，网络安全问题已经上升到国家安全的层次；
放眼世界，近些年电力、石油、汽车制造的等基础性行业遭到网络入侵的事件屡见不鲜，可以说没有网络安全就没有国家安全。
对于水电厂而言，一旦遭到网络攻击，轻则影响企业安全生产，重则影响社会稳定。
为此，电厂建设电力监控安全防护系统，来加强电力监控系统的网络安全，这一举措是保证电厂向外提供稳定可靠清洁电力的基础。
文章以某水电厂电力监控系统的发展过程为切入点，详细的引见电厂实现电力监控系统安全防护的方法，为其他电力企业建设提供参考。

为了提高网络入侵检测率，提出一种协同量子粒子群算法和最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型（CQPSO-LSSVM）。
将网络特征子集编码成量子粒子位置，入侵检测正确率作为特征子集优劣的评价标准，采用协同量子粒子群算法找到最优特征子集，采用最小二乘支持向量机建立网络入侵检测模型，并采用KDDCUP99数据集进行仿真测试。
结果表明，CQPSO-LSSVM获得了比其他入侵检测模型更高的检测效率和检测率。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。