基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型的研究.pdf

1、入侵檢測是一種主動的網(wǎng)絡(luò)安全防御措施，它不僅可以通過監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對內(nèi)部攻擊、外部攻擊和誤操作的實時保護，有效彌補防火墻的不足。而且還能夠結(jié)合其他網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)品，對網(wǎng)絡(luò)安全進行全方位的保護。具有主動性和實時性的特點，是防火墻重要的和有益的補充。但傳統(tǒng)的入侵檢測系統(tǒng)仍存在檢測速度慢，漏檢率高等缺陷。
　　 本文從介紹入侵檢測的基本概念入手，首先介紹了入侵檢測的分類、現(xiàn)有的常見的網(wǎng)絡(luò)攻擊以及現(xiàn)有的安全措施，并分析了現(xiàn)有入侵檢測系統(tǒng)存在的

2、不足之處。在入侵檢測系統(tǒng)中，如果僅僅利用常規(guī)則庫，只能判斷數(shù)據(jù)是正常還是異常，假設(shè)正常規(guī)則庫不完備會導(dǎo)致誤報率很高，也檢測不出具體的入侵類型；而僅僅采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行入侵類型的識別，則所有待檢測數(shù)據(jù)都要通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理，就增加了時間復(fù)雜度。所以，我們從加快檢測速度、提高識別精度的角度出發(fā)，提出了一個基于自適應(yīng)遺傳算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測模型。
　　 同時本文介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在入侵檢測中的應(yīng)用，重點介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，針對

3、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實際應(yīng)用中存在的問題，對BP算法進行了深入的研究并總結(jié)了其缺陷所在。通過比較，我們最終采用了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到該模型中進行入侵檢測，并用自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化RBF網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)參數(shù)，詳細分析了該模型的設(shè)計思路和各模塊的實現(xiàn)過程，重點研究RBF網(wǎng)絡(luò)模塊。理論上來說，該模型結(jié)合了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)遺傳算法的優(yōu)點，從一定程度上可以提高入侵檢測的準確率、降低誤報率。
　　 最后分析了該模型的檢測性能和效率，通過對比試驗，結(jié)