基于徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題已成為信息時(shí)代人類(lèi)共同面臨的挑戰(zhàn)，國(guó)內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題也日益突出。具體表現(xiàn)為：計(jì)算機(jī)系統(tǒng)受病毒感染和破壞的情況相當(dāng)嚴(yán)重；電腦黑客活動(dòng)已形成重要威脅；信息基礎(chǔ)設(shè)施面臨網(wǎng)絡(luò)安全的挑戰(zhàn)；信息系統(tǒng)在預(yù)測(cè)、反應(yīng)、防范和恢復(fù)能力方面存在許多薄弱環(huán)節(jié)；網(wǎng)絡(luò)政治顛覆活動(dòng)頻繁。如果不很好地解決這些問(wèn)題，必將阻礙信息化發(fā)展的進(jìn)程。入侵檢測(cè)技術(shù)是一種重要的動(dòng)態(tài)安全防護(hù)技術(shù)，已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的一個(gè)重要研究領(lǐng)域。
　　 入侵檢測(cè)是對(duì)計(jì)算

2、機(jī)和網(wǎng)絡(luò)資源上的惡意行為進(jìn)行識(shí)別和響應(yīng)的處理過(guò)程，它應(yīng)用了以攻為守的策略，在不影響網(wǎng)絡(luò)性能的情況下，能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測(cè)，提供對(duì)內(nèi)，外攻擊和誤操作的實(shí)時(shí)監(jiān)控。這幾年隨著網(wǎng)絡(luò)及其安全技術(shù)的飛速發(fā)展，一些新的入侵檢測(cè)技術(shù)相繼出現(xiàn)，主要包括：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘等。其中，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展尤為突出。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)，自組較好的容錯(cuò)性和并行性，聯(lián)想記憶和聯(lián)想等優(yōu)點(diǎn)而受到了世入矚目，在入侵檢測(cè)領(lǐng)域發(fā)

3、揮了重要作用。
　　 文章首先闡述了入侵檢測(cè)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念和相關(guān)技術(shù)，入侵檢測(cè)系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀，通過(guò)分析當(dāng)前運(yùn)用較多的入侵檢測(cè)模型的缺陷，提出了一種基于徑向基函數(shù)(Radial Basic Functions)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)模型，該模型既克服了傳統(tǒng)的基于規(guī)則庫(kù)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)所存在的管理問(wèn)題。又克服了傳統(tǒng)的系統(tǒng)僅能判斷入侵行為是否異常，而不能識(shí)別入侵行為屬于哪種類(lèi)型的缺陷，從而使系統(tǒng)能夠達(dá)到實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)及主機(jī)狀態(tài)，來(lái)防