Snort是一个轻便的网络入侵检测系统，可以完成实时流量分析和对网络上的IP包登录进行测试等功能，能完成协议分析，内容查找／匹配，能用来探测多种攻击和嗅探（如缓冲区溢出、秘密断口扫描、CGI攻击、SMB嗅探、拇纹采集尝试等）。

尼德斯 支持向量机（SVM）和Navie Bayesian分类的网络入侵检测系统。 使用的语言：Python 2.7.6

该资源是带目录标签的,是我一个个加上的,里面的内容好像是老版本,snort 2.2,代码结构虽然与现在最新版本的不完全相同,但流程大体不差,各位只要真心想学,还是很容易看懂的

这是一套基于C#编写的入侵检测系统的源码,可以供对学习入侵检测的人员学习,曾经与一名有名的安全公司人员讨论时,发现这个源码竟然也是他们的参考源码.

VC++ IDS入侵检测系统源码, 毕业设计作品

1、Snort入侵检测系统源码分析，294页全文版； 2、版权所有独孤九贱； 3、注意是基于Snort2.2版本的分析；

入侵检测系统 Распознованиекомпьютерныхатакспомощьюпараметровсетевоготрафиканаосновенейронныхсетей

网络入侵检测系统(源码)，要毕业了，把做毕业设计用的资料拿出来与大家分享

异常检测-KDD99-CNNLSTM 这是一个使用三个模型开发的项目，用于对KDD99数据集上的倾斜数据包进行分类。 使用了三层：KNN，CNN + LSTM和随机森林分类器。 该项目是一个基于研究的项目，与单独使用任何给定模型相比，该模型在性能上均略有提高。 KDD'99数据集按原样使用，并且已作为项目源的一部分进行了预处理。 最终精度为0.97833。 单个模型的个体精度为： KNN：0.976835 CNN + LSTM：0.9667878 随机森林：0.96381378 主要思想是在相同的数据上训练3个不同的分类器模型。 然后，我们将所有这些模型用作单个整体学习模型（或中间的某个位置的投票分类器）。 系统中有2个主要层： 第一层具有KNN和CNN + LSTM。 他们一起工作，并提供2种不同的输出。 第二层具有随机森林分类器，以对来自上一层的所有冲突实例进行分类。

完整版的snort入侵检测系统源代码分析，孤独九贱版