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《成都理工大学》 2004年
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基于遗传神经网络的入侵检测方法研究

鲁红英  
【摘要】: 随着科技进步和计算机网络技术的飞速发展,信息产业及其应用得到了巨大发展,政府、金融、电信等企事业单位及个人用户等对网络的依赖程度越来越高,同时也由此带来了信息安全的隐患,如何保障网络与信息系统的安全已经成为人们高度重视的问题。 传统的网络安全模型已经不能适应网络技术的发展,PPDR模型应运而生。入侵检测技术是PPDR模型的重要组成部分,是防火墙、数据加密等安全保护措施的有效补充。它对计算机和网络资源上的恶意使用行为进行识别,并为对抗入侵提供重要信息,它不仅检测来自外部的入侵行为,同时也监督内部用户的未授权活动。 入侵检测分析技术是入侵检测系统的核心,主要分为异常入侵检测和误用入侵检测。作者在对传统网络安全模型、PPDR模型、入侵检测原理以及常用入侵检测技术进行比较分析的基础上,提出了一个基于遗传神经网络的入侵检测方法,采用遗传算法和BP神经网络相结合的方法—遗传神经网络应用于入侵检测系统中,解决了传统的BP算法的收敛速度慢、易陷入局部最小点的问题。研究表明,该方法效果良好,学习速度快,分类准确率高。
【学位授予单位】:成都理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP393.08

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