基于實數(shù)編碼遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測方法研究.pdf

1、隨著科技進(jìn)步和計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)時代來臨了，它的到來徹底改變了人們的生活方式，越來越多的人融入到了網(wǎng)絡(luò)，享受著網(wǎng)絡(luò)帶給人們的種種便利。但同時隨著互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的迅速擴(kuò)大，安全問題已經(jīng)成為一個互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中無法回避的核心問題。 傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全模型己經(jīng)不能適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，PPDR模型應(yīng)運而生。入侵檢測作為PPDR模型的重要組成部分，是對防火墻、數(shù)據(jù)加密等安全保護(hù)措施的有效補充，能夠識別針對計算機和網(wǎng)絡(luò)資源的惡意企圖和行為，并做

2、出及時響應(yīng)。入侵檢測分析技術(shù)是入侵檢測系統(tǒng)的核心，主要可分為異常入侵檢測和誤用入侵檢測。 針對入侵檢測系統(tǒng)中存在的高漏報率、誤報率問題，本文提出一種基于實數(shù)編碼遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類檢測器同步檢測模型，該模型基于異常入侵檢測；同時提出數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中樣本精簡的方法，該方法能夠有效壓縮樣本數(shù)據(jù)；最后，我們利用實數(shù)編碼遺傳算法的強全局搜索能力和BP網(wǎng)絡(luò)局部精確搜索的特性，將實數(shù)編碼遺傳算法和：BP算法有機結(jié)合，利用遺傳算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)