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《华南理工大学》 2010年
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基于人工神经网络的入侵检测技术研究

曾显峰  
【摘要】: 互联网络(Internet)在人们的生活中占据越来越重要的位置,无论是公司业务还是个人事务都因网络的发展而变得更加便利,而互联网安全问题也越发引起人们的重视,因此,基于网络的安全技术显得更加重要。入侵检测技术是对传统安全机制的补充,它有智能监控、实时探测、动态响应等特点,成为目前动态安全工具的主要研究和开发的方向。在入侵检测技术中,软计算方法是检测技术发展的趋势,包括神经网络等。神经网络具有自适应、自组织和自学习的能力,能够通过训练后处理背景知识不清楚的问题。本论文就基于人工神经网络方法对入侵检测技术做了基础的研究和探讨。 本论文先简单介绍了常见的网络攻击方式和网络安全技术,接着介绍了入侵检测系统(IDS)的基础概念,分析了入侵检测的基本原理,比较了现有的入侵检测模型和入侵检测技术,讨论了入侵检测技术的发展趋势和挑战,重点阐述了基于人工神经网络方法的入侵检测技术的优势所在。 论文中提出的人工神经网络方法是基于BP神经网络模型的。在研究学习了人工神经网络的基本概念、标准BP算法和改进BP共轭梯度算法的基础上,构建了基于BP神经网络的IDS模型。根据该模型的设计目标,给出了系统的基本框架,并就系统实现的关键技术进行了重点研究和阐述。最后,从模拟网络数据包的KDD99数据集中选取了部分数据进行特征筛选和归一化处理,并在RMATLAB R2009a中进行了仿真实验,通过得到的实验数据来验证了系统的有效性能。
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP393.08

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