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文檔簡介
1、模式匹配技術(shù)被廣泛應(yīng)用于產(chǎn)品化的入侵檢測系統(tǒng)中,由于其檢測準確度非常高,在已知入侵行為中發(fā)揮重要的作用。通過高效的模式匹配算法,能夠?qū)﹃P(guān)鍵節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進行在線實時分析檢測,準確無誤的發(fā)現(xiàn)已知攻擊,具有十分有效的防范作用。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高容錯、適應(yīng)性強等優(yōu)點,在異常檢測技術(shù)中應(yīng)用較多,而且具有良好的檢測性能。用其構(gòu)建異常檢測方法,不僅能夠發(fā)現(xiàn)未知的攻擊行為,而且能夠有效應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)不均衡分布的問題。
本文
2、重點對模式匹配算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行研究。針對單模匹配算法,分析其匹配流程,算法效率,提出了一種基于BMHS算法的改進算法,使其具有更高效的匹配速度;針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),主要分析其基本思想、流程、存在的問題以及其原因。采用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?;谝陨系姆治鲅芯炕A(chǔ),提出了一種基于流量分析的入侵檢測模型。具體研究工作如下:
首先,分析了基于模式匹配入侵檢測技術(shù)的原理,模型,闡述了單模匹配算法存在的局限性。針對單模匹配算法中首
3、字符不匹配情況下過多匹配的問題,提出了一種改進算法,通過實驗驗證改進算法能夠有效的解決首字符不匹配的問題,提高的匹配效率。
其次,針對標準BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法面臨的問題,結(jié)合入侵檢測的實際需求,提出引入遺傳算法來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使其具有更高的檢測效率和更少的訓(xùn)練時間,通過實驗分析,證明了這種利用遺傳算優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效性。
最后,本文分析了模式匹配和基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測方法的優(yōu)點,提出了一種混合的
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