混合智能模型及其在入侵檢測中的應(yīng)用.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，安全已經(jīng)成為現(xiàn)代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)面臨的重要問題。入侵檢測系統(tǒng)能夠用于檢測各種形式的入侵行為，是安全防御體系的一個(gè)重要組成部分。論文主要研究混合智能模型及在入侵檢測中的應(yīng)用，完成的主要工作包括： 論文第一部分，簡要介紹了入侵檢測的基本概念、基本步驟及發(fā)展趨勢，分析了入侵檢測系統(tǒng)的主要功能、入侵檢測系統(tǒng)的分類以及入侵檢測技術(shù)目前存在的問題等，并討論了混合智能模型在入侵檢測中應(yīng)用的可能性。 論文第二部分，在

2、研究包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樹，多目標(biāo)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樹，多模板匹配神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樹，特征自組織學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樹，最近鄰多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樹等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與決策樹的混合智能模型基礎(chǔ)上，提出基于混合智能模型的入侵檢測方法，應(yīng)用DARPA數(shù)據(jù)庫的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法優(yōu)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法。 論文第三部分，首先在研究回聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)及學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)上，提出回聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樹(ESNTree)設(shè)計(jì)方法，并詳細(xì)分析了ESNTree分類性能。其次提出基于ESNTree的入