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基于神经网络的入侵检测研究

Form: 论文之家作者：梁鹏程 Publish: 2007-11-19 Hits:-

【中文题名】

基于神经网络的入侵检测研究

【英文题名】

The Research of Intrusion Detection Based on Artificial Neural Network

【学科专业】

计算机科学与技术

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-11-19

【中关键词】

网络安全,入侵检测,神经网络,,,

【英关键词】

network security,intrusion detection,neural network,

【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】

自20世纪90年代初期到现在,随着计算机网络的飞速发展,网络安全问题日益突出。传统的静态安全技术包括防火墙和加密技术等有一定的防卫作用,但是缺乏主动检测入侵的机制而且需要人工来实施和维护。鉴于此,入侵检测技术日益成为网络安全领域的一个关键技术。由于传统的基于规则的入侵检测技术存在规则库难以管理、统计模型难以建立等问题,本文提出了基于神经网络来进行入侵检测的思路。神经网络在模式识别领域有着广泛良好的应用,而网络入侵检测实际上就是对网络数据流进行模式识别并将其分类为正常或异常数据,因此利用神经网络的模糊运算能力在一定程度上可以解决入侵检测系统中存在的一些问题。本文重点研究了误差反传算法(Back Propagation, BP),为了提高传统BP算法的学习速度,论文对传统算法进行了改进。基于改进的BP算法,本文设计并实现了一个神经网络入侵检测系统原型。对该原型系统的测试表明,将神经网络技术应用到入侵检测技术的思路是可行的,而且实验中取得较好的效果。在研究过程中,也发现了一些问题,在今后的工作中需要逐步解决,继续探讨神经网络在入侵检测领域应用的可行性。

【论文题纲】

摘要	4-5
Abstract	5-8
第1章绪论	8-14
1.1 课题背景和意义	8-10
1.1.1 网络安全现状	8-9
1.1.2 现有成熟技术简析	9-10
1.1.3 本课题的意义	10
1.2 国内外研究状况和进展	10-12
1.3 论文研究内容和组织结构	12
1.4 本文的主要工作	12-14
第2章入侵检测概述	14-25
2.1 入侵检测介绍	14-17
2.1.1 入侵检测的基本概念	14
2.1.2 入侵检测的一般步骤	14-17
2.2 入侵检测分类	17-20
2.2.1 基于体系结构的分类	17-18
2.2.2 基于分析策略的分类	18-20
2.2.3 基于工作方式的分类	20
2.3 入侵检测方法概览	20-23
2.3.1 误用检测技术	21-22
2.3.2 异常检测技术	22-23
2.4 入侵检测技术的前景	23-24
2.5 本章小结	24-25
第3章神经网络及BP算法在IDS中的应用	25-41
3.1 人工神经网络简介	25-33
3.1.1 人工神经网络发展简史	25-26
3.1.2 人工神经网络基本概念	26-28
3.1.3 人工神经网络模型	28-33
3.2 BP算法及其改进	33-39
3.2.1 BP学习算法	33-35
3.2.2 BP算法的主要问题与改进	35-39
3.3 神经网络在IDS中的应用	39
3.4 本章小结	39-41
第4章典型攻击行为描述及特征向量提取	41-53
4.1 典型攻击行为简述	41-46
4.1.1 拒绝服务攻击	41-43
4.1.2 探测攻击(Probing)	43
4.1.3 远程用户到本地的非授权访问	43-45
4.1.4 非授权获得超级用户权限攻击	45-46
4.2 数据特征提取	46-51
4.2.1 传统的特征选择	47
4.2.2 基于KDDCUP’99 标准的数据特征提取	47-51
4.3 本章小结	51-53
第5章系统设计及实现	53-67
5.1 系统总体设计	53-55
5.2 系统主要数据结构	55-57
5.3 BP神经网络的实现	57-62
5.3.1 神经网络训练模块	57-60
5.3.2 神经网络运行模块	60-62
5.4 系统运行及评测	62-66
5.5 本章小结	66-67
结论	67-68
参考文献	68-72
附录	72-76
致谢	76

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.389177



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