基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著全球信息化的飛速發(fā)展，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題日益突出，黑客入侵、信息泄密以及病毒泛濫所帶來(lái)的危害引起了世界各國(guó)的高度重視。網(wǎng)絡(luò)信息安全已成為亟待解決、影響國(guó)家大局和長(zhǎng)遠(yuǎn)利益的重大問(wèn)題。如今單純采用傳統(tǒng)的防火墻、安全路由器以及主機(jī)上的訪問(wèn)控制、身份認(rèn)證、數(shù)據(jù)加密等安全技術(shù)已不能有效抵御層出不窮的入侵方式。作為安全系統(tǒng)的重要組成部件和其他安全技術(shù)手段不可缺少的補(bǔ)充，入侵檢測(cè)系統(tǒng)已經(jīng)越來(lái)越受到人們的重視，人們對(duì)它的依賴(lài)程度也越來(lái)越高。

2、 從理論上說(shuō)，入侵檢測(cè)系統(tǒng)(IntrusionDetectionSystem,簡(jiǎn)稱(chēng)IDS)可以實(shí)時(shí)檢測(cè)、反應(yīng)和保護(hù)信息系統(tǒng)，而實(shí)際上IDS與任何其他系統(tǒng)一樣有著自身的發(fā)展過(guò)程。目前的IDS產(chǎn)品都存在著很大的局限性和脆弱性，而且會(huì)首當(dāng)其沖地受到各種攻擊。特別是隨著因特網(wǎng)的普及應(yīng)用，在因特網(wǎng)的環(huán)境里，如何及時(shí)發(fā)現(xiàn)、有效跟蹤和及時(shí)處理安全隱患，對(duì)IDS提出了更高要求。 目前國(guó)內(nèi)外普遍采用在入侵檢測(cè)中引入智能化的方法來(lái)解決這些問(wèn)題，其中

3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前比較理想的一種方法。特別是目前研究最多、應(yīng)用最廣泛的一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將它應(yīng)用在入侵檢測(cè)系統(tǒng)中可以提高入侵檢測(cè)系統(tǒng)的效率，增強(qiáng)系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)能力。本文對(duì)入侵檢測(cè)技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)作了細(xì)致的分析研究，給出了一個(gè)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)模型，并對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。主要研究?jī)?nèi)容如下： 1.深入研究和分析了入侵檢測(cè)技術(shù)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù) 鑒于入侵檢測(cè)技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全所起的重要作用，本文首先對(duì)入侵檢測(cè)系統(tǒng)

4、進(jìn)行了探討研究，分析了現(xiàn)有的入侵檢測(cè)系統(tǒng)各自的優(yōu)缺點(diǎn)，指出了當(dāng)前入侵檢測(cè)系統(tǒng)存在的問(wèn)題和所面臨的挑戰(zhàn)，歸納了入侵檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展方向并指出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于入侵檢測(cè)系統(tǒng)具有廣闊的研究前景，然后深入分析了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則。 2.提出了多層前饋網(wǎng)絡(luò)中BP學(xué)習(xí)算法的改進(jìn)算法 對(duì)多層前饋網(wǎng)絡(luò)與BP學(xué)習(xí)算法進(jìn)行較詳細(xì)的探討，針對(duì)BP算法學(xué)習(xí)效率低，收斂速度慢的缺陷，對(duì)BP算法進(jìn)行了改進(jìn)，采

5、用附加動(dòng)量法和自適應(yīng)的學(xué)習(xí)速率的方法來(lái)提高BP算法的性能。 3.設(shè)計(jì)了一個(gè)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)的模型并對(duì)其進(jìn)行了實(shí)現(xiàn) 對(duì)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于入侵檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行了研究和分析，并指出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用在入侵檢測(cè)中的優(yōu)點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上，參照CIDF規(guī)范，研究如何將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成功應(yīng)用于入侵檢測(cè)，并給出了一個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的模型，其中詳細(xì)介紹了本文的研究重點(diǎn)——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)模塊。然后闡述了所設(shè)計(jì)模型的工作原理，并就系