基于免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和漏桶算法的入侵檢測系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)已經(jīng)從獨(dú)立的主機(jī)發(fā)展到復(fù)雜的、互聯(lián)的開放式系統(tǒng)，入侵檢測的問題變得越來越突出。生物免疫系統(tǒng)基本功能是識別自我和非我，并會清除非我，這與入侵檢測系統(tǒng)有著許多相似之處，也為入侵檢測系統(tǒng)提供了天然的研究模版，生物免疫系統(tǒng)中的自適應(yīng)，自學(xué)習(xí)，自組織的主動防御過程，為入侵檢測提供了新的思路，傳統(tǒng)入侵檢測方法已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)安全需要，如何對計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)中的非法行為進(jìn)行主動防御和有效抑制，成為當(dāng)今

2、計(jì)算機(jī)安全亟待解決的重要問題。
　　 本文建立一種基于BP和漏桶算法混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的入侵檢測系統(tǒng)用于異常檢測和誤用檢測。本模型具有記憶功能可以有效的檢測離散而又相聯(lián)系的協(xié)作攻擊行為。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了一個實(shí)時的模式分類器，而漏桶算法以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出作為輸入，并實(shí)現(xiàn)了對近期的事件的記憶功能。本文建立的混合模型具有模塊化的結(jié)構(gòu)，具有很強(qiáng)的可擴(kuò)展性和復(fù)用性?；诖嘶旌夏Ｐ偷娜肭謾z測系統(tǒng)使用DARPA數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和測試評估，使用