| 【中文题名】 | 基于遗传算法的入侵检测研究 |
| 【英文题名】 | A GA Based Intrusion Detection Research |
| 【学科专业】 | 信号与信息处理 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-11-6 |
| 【中关键词】 | 网络安全,入侵检测,过滤器,遗传算法（GA）,, |
| 【英关键词】 | network security,intrusion detection,filter,genetic algorithm, |
| 【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】 |
随着计算机网络技术的发展和网络系统的膨胀，敏感数据正面临着被黑客攻击的威胁。对于网络来说入侵是很常见的威胁，而且攻击者的创造力不断提高，开发一个有效的入侵检测系统(IDS，Intrusion Detection System)正成为巨大挑战。解决该问题的常用方法是开发一个基于规则库的专家系统，但需要付出高昂的维护费用。由此导致了下一代入侵检测系统的发展，即使用人工智能技术来检测入侵，如人工神经网络、逻辑树、遗传算法、模糊逻辑和数据挖掘。事实表明基于这些技术的攻击类型知识库减少了IDS的计算成本。在这些方法中，进化搜索技术如遗传算法，有能力区分网络流量中的异常模式。本论文描述了用微遗传算法(MGA，Micro Genetic Algorithm)构建的一个入侵过滤器，该过滤器用多重故障诊断的办法检测入侵攻击的子集。从我们的初步分析结果来看，该过滤器对拒绝服务类(DoS，Denial-of-Service)攻击的子集检测是非常成功的。该过滤器是我们正在研究的智能入侵检测系统的重要组成部分。
当然，遗传算法等相关学科应用到入侵检测系统中，使其具有智能性，这些还处于研究阶段，入侵检测系统还有更多的方... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
5-7 |
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ABSTRACT |
7-11 |
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第一章 绪论 |
11-17 |
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1.1 计算机网络安全现状 |
11 |
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1.2 计算机网络安全威胁 |
11-14 |
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1.3 计算机网络安全策略 |
14-15 |
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1.4 本论文的研究工作 |
15-17 |
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1.4.1 选题的意义 |
15-16 |
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1.4.2 本文的研究工作 |
16-17 |
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第二章 入侵检测的理论研究 |
17-28 |
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2.1 入侵检测的产生与发展 |
17-18 |
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2.2 入侵检测的基本概念 |
18-22 |
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2.2.1 入侵检测的概念 |
18-19 |
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2.2.2 入侵检测的结构 |
19 |
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2.2.3 入侵检测的作用 |
19-21 |
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2.2.4 入侵检测的必要性 |
21-22 |
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2.3 入侵检测的分类 |
22-27 |
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2.3.1 按照信息源的分类 |
22-23 |
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2.3.2 按照检测方法的分类 |
23-27 |
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2.4 入侵过滤器 |
27-28 |
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第三章 遗传算法的理论研究 |
28-42 |
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3.1 遗传算法简介 |
28-32 |
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3.1.1 遗传算法的基本思想 |
28-29 |
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3.1.2 遗传算法的特点 |
29-30 |
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3.1.3 遗传算法的应用情况 |
30-32 |
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3.2 基本遗传算法 |
32-38 |
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3.2.1 遗传基因型 |
32-33 |
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3.2.2 适应度函数及其尺度变换 |
33-35 |
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3.2.3 遗传操作 |
35-37 |
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3.2.4 算法设计 |
37-38 |
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3.3 改进的遗传算法 |
38-42 |
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3.3.1 分层遗传算法 |
38-39 |
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3.3.2 CHC算法 |
39-40 |
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3.3.3 自适应遗传算法 |
40-41 |
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3.3.4 微遗传算法 |
41-42 |
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第四章 微遗传算法应用于入侵过滤器的理论研究 |
42-46 |
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4.1 入侵过滤器的技术原理分析 |
42-43 |
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4.2 增加了入侵过滤器的IDS模型 |
43-44 |
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4.3 微遗传算法的算法原理 |
44-46 |
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第五章 入侵过滤器的实现及实验结果 |
46-55 |
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5.1 入侵过滤器的实现 |
46-49 |
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5.1.1 信息输入 |
46-47 |
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5.1.2 检测算法 |
47-49 |
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5.1.3 结果输出 |
49 |
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5.2 实验过程及结果 |
49-55 |
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5.2.1 准备实验数据 |
49-51 |
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5.2.2 编程、调试 |
51 |
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5.2.3 实验、结果分析 |
51-55 |
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第六章 总结及展望 |
55-57 |
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6.1 论文总结 |
55 |
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6.2 进一步的研究工作 |
55-57 |
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参考文献 |
57-59 |
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攻读硕士期间发表的论文 |
59-60 |
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致谢 |
60 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.376524 |
