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一种基于PCA特征提取的智能型入侵检测系统设计与仿真研究

作者：李瑗 Publish: 2007-11-13 Hits:-

【中文题名】

一种基于PCA特征提取的智能型入侵检测系统设计与仿真研究

【英文题名】

Research on Imitation and Design of Intelligent Intrusion Detection System Based on Principal Components Analysis Feature Extraction

【学科专业】

计算机应用技术

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-11-13

【中关键词】

入侵检测,专家系统,神经网络,主成分分析,,

【英关键词】

intrusion detection,expert system,neural networks,principal components analysis,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>计算机网络>一般性问题

【论文摘要】

比较各入侵检测技术优劣性,针对当前已发展较成熟的专家系统技术,将其应用于入侵检测系统,并已取得一定研究进展和实际应用,但存在入侵知识库维护更新的困难,需专家总结入侵特征后不断进行人工更新;此外,专家系统只能检测已知入侵攻击,不能检测未知攻击行为,因此本文提出用神经网络技术对专家系统的入侵检测进行完善。神经网络具有良好的非线性映射和自学习能力,具有建模简单、容错性强的优点,应用于入侵检测中可检测出未知攻击。检测出未知攻击后对神经网络进行规则抽取,抽取出新入侵规则,加入专家系统入侵规则库,实现入侵知识库的自动更新。因此将专家系统和神经网络相结合应用于入侵检测,可有效提高检测成功率,文章最后的仿真实验表明该方法的有效性。提出基于PCA特征提取的智能型入侵检测系统模型。该模型具有智能化特性,并对模型进行了设计实现。在神经网络模块中考虑到入侵检测数据的高维特性,采用主成分分析方法对数据进行降维处理,并用KDD Cup 99数据集进行仿真测试验证,结果表明该方法是有效的。最后对设计进行了仿真实验,验证模型的有效性。实验结果表明,该模型可以检测新的入侵实例,具备自适应特性,能将新的攻击模式自动...

【论文题纲】

摘要	2-3
Abstract	3-6
1. 绪论	6-11
1.1 选题的依据和课题背景	6-9
1.2 论文的主要研究内容和意义	9
1.3 论文的组织安排	9-11
2. 智能型入侵检测技术分析	11-20
2.1 入侵检测概述	11-13
2.2.1 入侵检测定义及模型	11
2.2.2 入侵检测系统的分类	11-13
2.2 入侵检测技术分类	13-16
2.2.1 异常入侵检测	13-14
2.2.2 误用入侵检测	14-15
2.2.3 其它技术	15-16
2.3 智能型入侵检测主要技术分析	16-19
2.3.1 专家系统	16-17
2.3.2 神经网络	17-18
2.3.3 遗传算法	18
2.3.4 免疫系统	18-19
2.4 目前智能型入侵检测技术存在的问题	19-20
3. 本系统设计关键技术研究	20-30
3.1 专家系统技术	20-23
3.1.1 专家系统的组成	20
3.1.2 基于规则的专家系统	20-22
3.1.3 专家系统应用于入侵检测	22
3.1.4 专家系统应用于入侵检测的局限性	22-23
3.2 神经网络技术	23-28
3.2.1 人工神经元网络基本原理和功能	23-24
3.2.2 BP 神经网络	24-27
3.2.3 神经网络技术应用于入侵检测	27-28
3.3 用PCA 进行特征提取	28-30
4. 基于PCA 特征提取的智能型入侵检测系统设计	30-49
4.1 系统模型结构设计	30-32
4.2 数据采集模块设计	32-34
4.3 事件分析器设计	34-36
4.4 专家系统模块设计	36-41
4.4.1 知识库的设计	36-38
4.4.2 推理机设计	38-41
4.5 神经网络模块设计	41-47
4.5.1 数据包特征提取	41
4.5.2 数据预处理	41-42
4.5.3 神经网络训练模块设计	42-46
4.5.4 神经网络检测模块设计	46-47
4.6 规则抽取	47-49
5. 仿真实验	49-54
5.1 仿真实验环境	49
5.2 PCA 有效性模拟验证	49-50
5.3 仿真实验数据和实验过程	50-52
5.3.1 实验数据	50-51
5.3.2 实验过程	51-52
5.4 仿真实验结果分析	52
5.5 总结	52-54
参考文献	54-58
攻读硕士研究生期间发表的学术论文	58-59
致谢	59-60

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.376493



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