基于混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)技術(shù)的研究.pdf

1、近二十年來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)的爆炸式發(fā)展，給人類(lèi)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、文化等帶來(lái)了無(wú)限的機(jī)遇，同時(shí)也給信息安全帶來(lái)了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。人們采用反病毒，防火墻和入侵檢測(cè)等技術(shù)手段來(lái)保證網(wǎng)絡(luò)信息安全。隨著網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的不斷發(fā)展，入侵檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)安全體系結(jié)構(gòu)中不可缺少的一部分。
　　本文對(duì)國(guó)內(nèi)外各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行研究比較，分析當(dāng)今檢測(cè)引擎用到的幾種主要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，并對(duì)它們的缺陷進(jìn)行了比較。并以此為基礎(chǔ)，提出了一種SOM自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)

2、網(wǎng)絡(luò)混合結(jié)構(gòu)的入侵檢測(cè)模型。利用SOM網(wǎng)絡(luò)的自組織特性對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包特征矢量進(jìn)行聚類(lèi)，可以有效的進(jìn)行異常檢測(cè)，避免對(duì)新出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)入侵模式出現(xiàn)漏報(bào);聚類(lèi)結(jié)果作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入，利用BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行入侵類(lèi)別的識(shí)別，可以精確給出具體分類(lèi)標(biāo)識(shí)，發(fā)揮誤用入侵檢測(cè)算法的優(yōu)勢(shì)，有效控制誤報(bào)率。
　　為進(jìn)一步提高所提出模型的運(yùn)行速度，本文采用PCA主成分分析方法對(duì)SOM的輸出矢量進(jìn)行了降維，降維后的矢量數(shù)據(jù)能在保證原有矢量特征屬性的情況下大