基于流量的智能化入侵檢測模型的建立.pdf

1、隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)逐漸滲透到了國民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)行業(yè)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展不可忽視的一個(gè)方面。在眾多的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)中，入侵檢測技術(shù)由于其具有高度的智能性、自適應(yīng)性和實(shí)時(shí)性等特點(diǎn)已成為目前網(wǎng)絡(luò)安全發(fā)展的一個(gè)重點(diǎn)。 本文首先分析了當(dāng)前普遍采用的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)，并對(duì)大量的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)進(jìn)行了研究，在此基礎(chǔ)之上建立了一個(gè)基于流量的智能化入侵檢測模型。該模型共包括兩個(gè)模塊：流量異常檢測模塊，流量異常分析模塊

2、。 流量異常檢測模塊采用的是改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法。應(yīng)用BP算法的泛化功能，將輸入輸出樣本進(jìn)行訓(xùn)練，不斷學(xué)習(xí)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，使網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)給定的輸入輸出映射關(guān)系，以達(dá)到檢測流量異常的目的。 流量異常分析模塊采用的是數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)模式算法。當(dāng)流量異常檢測子模塊發(fā)現(xiàn)流量異常時(shí)，流量異常分析子模塊根據(jù)其記錄的網(wǎng)絡(luò)地址和端口號(hào)，在一段時(shí)間內(nèi)記錄下數(shù)據(jù)包，利用關(guān)聯(lián)模式算法挖掘其頻繁序列。本文詳細(xì)介紹了如何利用CLOSET算法來進(jìn)行異常