入侵檢測中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及數(shù)據(jù)融合方法的若干應(yīng)用.pdf

1、在現(xiàn)代計算機(jī)系統(tǒng)中,網(wǎng)絡(luò)安全是一直是個十分重要的問題.面對各種形形色色的網(wǎng)絡(luò)電子威脅,采取積極而主動的安全措施來保護(hù)電子信息資源是十分必要的.雖然目前防火墻等安全工具已經(jīng)被普遍地應(yīng)用,但隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,入侵的行為也表現(xiàn)出不確定性、復(fù)雜性和多樣性等特點.這樣,對不斷涌現(xiàn)層出不窮的網(wǎng)絡(luò)病毒和入侵,要想完全避免入侵事件的發(fā)生并不太現(xiàn)實.入侵檢測技術(shù)作為一種主動地安全防護(hù)技術(shù),及時地檢測各種惡意入侵并在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)受到危害時進(jìn)行響應(yīng).它是傳統(tǒng)安

2、全技術(shù)如防火墻的合理補(bǔ)充,是一種新興的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù),目前正越來越受重視,但是作為一種新興技術(shù)在應(yīng)用領(lǐng)域的研究還有待探索和完善.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是一種強(qiáng)大的工具.在入侵檢測領(lǐng)域?qū)W者們已經(jīng)對其進(jìn)行了一些相關(guān)研究.該論文在追蹤了國內(nèi)外入侵檢測方面的最新學(xué)術(shù)和應(yīng)用成果,提出了一種在入侵檢測系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行入侵檢測并將其結(jié)果進(jìn)行決策融合以獲取更高檢測精度的方法.在借鑒MIT林肯實驗室的入侵檢測測試數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上,該文實現(xiàn)了應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來進(jìn)

3、行異常入侵檢測,并將結(jié)果利用D-S證據(jù)理論方法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合.將融合前后的結(jié)果進(jìn)行比較和研究,入侵檢測的性能評估指標(biāo)都有提升,某些重要指標(biāo)性能提升更是高達(dá)17％和18％,融合結(jié)果是可以說是令人滿意地.該文工作包括:(1)對試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和分類.根據(jù)網(wǎng)絡(luò)連接的不同屬性將有用特征進(jìn)行分組;(2)根據(jù)不同特征組,訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初步分類,判斷網(wǎng)絡(luò)連接屬性為正?；蚴菒阂馊肭?(3)將初步分類結(jié)果按D-S證據(jù)理論進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)融合,得到最終檢測結(jié)果