基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)網(wǎng)用戶行為審計模型研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的不斷擴大和復(fù)雜化，信息的安全伺題也日益嚴峻。如何保障信息安全已經(jīng)引起政治、經(jīng)濟及社會各界的廣泛關(guān)注。由于目前防火墻和IDS體系的研究已經(jīng)較成熟，對于來自外網(wǎng)的攻擊可以起到很好的防御作用，而近年來，網(wǎng)絡(luò)攻擊開始從外部攻擊向內(nèi)部攻擊轉(zhuǎn)化。內(nèi)部攻擊具有一般性和隱蔽性，可以輕易的繞過防火墻和IDS的監(jiān)控，比病毒和黑客等外網(wǎng)攻擊更難防范，且造成的損失更大。導(dǎo)致內(nèi)網(wǎng)不安全的一個重要因素就是內(nèi)部用戶行為，而內(nèi)部用戶行為往

2、往被默認是安全的，因此，保障內(nèi)網(wǎng)安全，對內(nèi)網(wǎng)用戶行為的審計至關(guān)重要。
　　 論文歸納了內(nèi)網(wǎng)用戶行為存在的一些特點，總結(jié)了異常行為的表現(xiàn)形式，結(jié)合BP算法的局部精確搜索和遺傳算法的全局搜索能力，提出了一種基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)網(wǎng)用戶行為審計模型。與傳統(tǒng)安全審計模型不同之處是本模型采集的審計數(shù)據(jù)不是傳統(tǒng)的來自網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)，而是實際的用戶行為數(shù)據(jù)，并對遺傳算法的交叉算子進行了適當?shù)母倪M，摒棄傳統(tǒng)采用固定交叉率的算法，引入個體相似度的概念，

3、通過判斷兩個體的相似度，來確定是否發(fā)生交叉操作，從而使父個體中好的模式能被遺傳到下一代，提高算法的收斂速度。該模型主要由分布式數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的審計分析模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、響應(yīng)模塊和審計數(shù)據(jù)查詢?yōu)g覽模塊組成。
　　 本文先用改進的遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值，然后用優(yōu)化的初始權(quán)值對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，尋找最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。當遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會用戶行為模式后，即可進行行為審計的分析，對異常用戶行為做出反應(yīng)。