計算智能技術(shù)在入侵檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用也變得更加廣泛，保護(hù)網(wǎng)絡(luò)的安全已經(jīng)成為一件非常迫切且重要的事情。傳統(tǒng)的入侵防御技術(shù)如防火墻、數(shù)據(jù)加密以及虛擬專用網(wǎng)等被動防御技術(shù)在面對日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)攻擊及惡意軟件時已經(jīng)不能很好地起到保護(hù)網(wǎng)絡(luò)的作用。而入侵檢測作為一種積極主動的防御技術(shù)，可以在系統(tǒng)遭受損害之前檢測出威脅并對其作出響應(yīng)，有效的彌補(bǔ)了傳統(tǒng)防御技術(shù)的缺陷。因此入侵檢測系統(tǒng)(IDS)已經(jīng)成為構(gòu)建安全產(chǎn)品當(dāng)中一個不可或缺的重要組成部分。
　

2、　 本文主要是對計算智能技術(shù)中的粒子群優(yōu)化算法和自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在入侵檢測中的應(yīng)用進(jìn)行了研究，具體如下：
　　 ①對粒子群優(yōu)化算法(PSO)的收斂性進(jìn)行了研究，將混沌機(jī)制引入到PSO算法中，提出了混沌粒子群優(yōu)化算法(CPSO)，引入早熟判斷機(jī)制來確定PSO算法是否處于局部最優(yōu)的狀態(tài)，如果是的話便對粒子群中的最優(yōu)粒子進(jìn)行混沌搜索，可有效的解決PSO算法陷入局部最優(yōu)而無法重新搜索的問題，最后使用CPSO算法作入侵檢測。
　

3、　 ②對粒子種群的多樣性進(jìn)行了研究，提出了基于混合搜索行為的多種群粒子群優(yōu)化算法(MPSO)，MPSO利用具有混合搜索行為的多個子種群來保持種群的多樣性，并且根據(jù)種群的多樣性，采用一種自適應(yīng)重新初始化機(jī)制。當(dāng)種群的多樣性低于一個預(yù)先設(shè)定的值時，便認(rèn)為算法進(jìn)入了局部最優(yōu)狀態(tài)，重新初始化粒子位置，使之能夠在新的區(qū)域重新搜索，有助于算法收斂到全局最優(yōu)，最后使用MPSO算法作入侵檢測。
　　 ③對自組織映射(SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了研究