ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類算法及其在入侵檢測中的應(yīng)用.pdf

1、入侵檢測系統(tǒng)IDS是一種主動的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)系統(tǒng)，它是繼數(shù)據(jù)加密、防火墻等傳統(tǒng)安全技術(shù)之后的新一代安全保障技術(shù)。IDS提供了對內(nèi)部攻擊、外部攻擊和誤操作的實時保護(hù)，在主機(jī)或網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)受到危害之前攔截并響應(yīng)入侵。然而隨著入侵手段的多樣化，傳統(tǒng)的入侵檢測技術(shù)已不能滿足當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全的要求，將智能技術(shù)融入IDS已成為當(dāng)今研究的一個熱點。 分類和聚類是數(shù)據(jù)挖掘(數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn))中的兩個重要功能，它們的主要區(qū)別在于，前者是有監(jiān)督的學(xué)習(xí)而后者是無

2、監(jiān)督的學(xué)習(xí)。本文在分別介紹了傳統(tǒng)分類和聚類算法之后，詳細(xì)分析了基于ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚類算法。 自適應(yīng)共振理論(Adaptive Resonance Theory,ART)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于數(shù)據(jù)聚類。它在學(xué)習(xí)過程中實現(xiàn)了穩(wěn)定性與可塑性的統(tǒng)一，這一特性使ART網(wǎng)絡(luò)成為在入侵檢測環(huán)境下數(shù)據(jù)聚類的一個非常合適的選擇。 本文在綜合分析經(jīng)典ART模型和入侵檢測特點的基礎(chǔ)上，提出了兩種改進(jìn)的ART模型，分別用來解決經(jīng)典ART模型用于入