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计算机网络的高速发展，使处理器的速度明显低于骨干网的传输速度，这使得传统的入侵检测方法无法应用于大规模网络的检测．目前，解决这一问题的有效办法是将海量数据分割成小块数据，由分布的处理节点并理．这种分布式并行处理的难点是分割机制，为了不破坏数据的完整性，只有采用复杂的分割算法，这同时也使分割模块成为检测系统新的瓶颈．为了克服这个问题，提出了分布式神经网络学习算法，并将其用于大规模网络入侵检测．

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Snort是当前国际上非常著名的基于误用检测的网络入侵检测系统开放源码软件，采用规则匹配机制检测网络分组是否违反了事先配置的安全策略。安装在一台主机上就可以监测整个共享网段，一旦发现入侵和探测行为，具有将报警信息发送到系统日志、报警文件或控制台屏幕等多种实时报警方式。Snort不仅能够检测各种网络攻击，还具有网络分组采集、分析和日志记录功能。相对于昂贵与庞大的商用产品而言，Snort具有系统

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