基于Takagi-Sugeno模型FNN的入侵檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、入侵檢測(cè)是一種積極主動(dòng)的安全防護(hù)技術(shù)，它可以監(jiān)視主機(jī)系統(tǒng)或是網(wǎng)絡(luò)上的用戶活動(dòng)，發(fā)現(xiàn)可能存在的入侵行為。但由于我國(guó)入侵檢測(cè)技術(shù)研究起步較晚，目前入侵檢測(cè)系統(tǒng)依然存在許多不足，如虛報(bào)率和漏報(bào)率較高和主動(dòng)防御能力較弱等問(wèn)題。為此本論文分析了國(guó)內(nèi)外利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決入侵檢測(cè)技術(shù)中存在的問(wèn)題和不足，對(duì)基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行了深入研究。
　　首先，針對(duì)傳統(tǒng)基于BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法的不足，提出了一種基于 Takagi-Su

2、geno模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法，該方法采用Takagi-Sugeno模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。同時(shí)本文設(shè)計(jì)了一個(gè)特征選擇算法(Selected-F)對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)屬性進(jìn)行降維處理，通過(guò)分類檢測(cè)方法降低計(jì)算代價(jià)，完成入侵檢測(cè)。
　　其次，設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的遺傳算法，并用其對(duì)Takagi-Sugeno模型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種權(quán)值參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。通過(guò)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分析，解決了入侵檢測(cè)存在的模糊性問(wèn)題，提高了算法的健壯性。