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《南京信息工程大学》 2005年
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基于网络的异常入侵检测技术研究

徐仙伟  
【摘要】:入侵检测是信息安全保护体系结构中的一个重要组成部分,主要从网络中多个关键点收 集信息并进行分析评判,实现对网络实时监控,确保计算机网络资源安全性。针对当前入侵 检测系统(Intrusion Detection System,IDS)中存在可扩展性、自适应性较差,无法检测出 未知攻击,检测率偏低及误报率较高等诸多问题,本文从提高检测效率的角度出发对智能化 入侵检测技术进行了相关研究。 本文介绍了两种异常检测技术:基于BP神经网络与基于层次聚类的检测方法。详细分 析了算法的实现过程,并通过KDDCUP 99网络入侵数据集进行实验,对比分析了这两种异 常检测算法的优缺点,一方面说明了两种算法应用于入侵检测中的合理性与有效性,另一方 面从实验得出在入侵检测效果上BP算法优于层次聚类;进而对BP神经网络用于入侵检测 进行了深入研究。 由于BP网络模型中网络初始权重的选取将直接影响到网络的收敛效果,因此本文提出 了采用遗传算法对其进行优化,充分利用遗传算法全局寻优的特性找出最佳初始权重,以提 高收敛速度,保证网络性能。通过对优化前后的检测性能进行实验对比,证明优化后的算法 无论在检测准确率还是误报率上都有明显的改进。
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