基于SOM的入侵檢測算法的研究與改進.pdf

1、隨著網絡應用的快速發(fā)展，人們利用網絡進行信息傳遞日益頻繁，因此網絡信息的安全問題成為人們關注的焦點。網絡信息安全是互聯網及信息技術發(fā)展的基礎，如何對網絡中的各種非法行為進行主動防御和有效抑制，已成為當今網絡安全研究的重要問題。現有的很多安全防護技術和產品采用的都是被動式的安全保護手段，對網絡信息的保護存在局限性，而入侵檢測系統能夠對網絡信息傳輸進行即時監(jiān)視，發(fā)現可疑傳輸時能夠發(fā)出警報或者采取主動的反應措施，因此利用入侵檢測技術來加強網絡

2、信息防護是目前應用的重要手段。
　　傳統的入侵檢測系統所采用的檢測方法大多基于已有規(guī)則，這就造成了系統只能夠對某一些特定的或己知的入侵行為取得比較好的檢測結果，而不能適應復雜多變的網絡環(huán)境，不能有效檢測出未知入侵行為，影響系統整體檢測效率。因此引入神經網絡技術，利用神經網絡技術對數據處理的能力，提高入侵檢測的準確率，使入侵檢測系統實現更好的檢測效果，。
　　本文基于SOM神經網絡的網絡入侵檢測算法實現對數據的檢測，并利用學習