基于改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算機(jī)越來(lái)越廣泛地應(yīng)用于現(xiàn)今社會(huì)。電子銀行、電子商務(wù)等網(wǎng)絡(luò)服務(wù)正在悄悄地進(jìn)入人們的生活。隨之而來(lái)的各種網(wǎng)絡(luò)攻擊在不斷地增加，人們也漸漸地認(rèn)識(shí)到了保證網(wǎng)絡(luò)安全的重要性。
　　 入侵檢測(cè)系統(tǒng)正是一種積極主動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)技術(shù)，它可以監(jiān)視主機(jī)系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)用戶的活動(dòng)，發(fā)現(xiàn)可能存在的入侵行為。入侵檢測(cè)系統(tǒng)的研究和實(shí)現(xiàn)已經(jīng)成為現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)安全的重要課題。為克服現(xiàn)有入侵檢測(cè)存在的不足，本文從特征提取、改進(jìn)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢

2、測(cè)模型、算法優(yōu)化等方面進(jìn)行了系統(tǒng)研究。
　　 本文首先對(duì)入侵檢測(cè)技術(shù)的概念、入侵檢測(cè)的分類和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面作了一個(gè)簡(jiǎn)要的介紹，并分析了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在入侵檢測(cè)使用中存在的問(wèn)題?；谏鲜鲅芯浚疚脑趯?duì)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行基于性能的特征選擇后，提出了一個(gè)改進(jìn)的RBF神經(jīng)網(wǎng)的入侵檢測(cè)模型。將基于熵的模糊聚類（Entropy-based fuzzy clustering：EFC）和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，提出了基于EFC的改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算