一种改进wlan智能入侵检测算法的研究

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1、IntelligentIntrusionDetectionAlgorithmforWLANbyZHONGLifeiB．E．(XiangtanUniversity)2005AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringSoftwareEngineeringintheGraduateschoolofHunanUniversitySupervisorAssociateProfesso

2、rHUFengsongSeniorEngineerMENGQieMarch，2013湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：甜初督日期：伽B年r月如日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留

3、并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1．保密口，在年解密后适用本授权书。2．不保密口。(请在以上相应方框内打”√”)作者签名：导师签名：铆砷邙嘲帮日期：劢J弓年r月加13蜘日期：曲，3年厂月加日一种改进的WLAN智能入侵检测算法研究摘要目前，移动终端作为一种便利的通讯设备，在人们日常生活中占有重要地位。WLAN作为移动通讯的重要载

4、体，如何增强其自身的安全性，正受到国内外学者的普遍关注。将智能算法应用到WLAN入侵检测领域，对移动通讯发展具有十分重要的意义。本文在分析WLAN的网络安全威胁和入侵检测系统功能需求的基础上，给出了入侵检测系统的结构，描述了基于特征报文选择和集成学习的WLAN智能入侵检测算法原理。首先，针对系统实时性和能耗需要，提出了一种基于改进灰色动态模型的特征报文选择算法。WLAN内移动终端收到的数据中，存在大量与最终入侵检测无关的数据、冗余数据和伪装数据，给监测系统增加了大量的无效的数据处理负担，既浪费了终端资源

5、也降低了系统反应速度。为了筛除大量与最终入侵分类无关的网络数据，提高入侵检测效率，从而满足系统实时性和能耗需要，利用灰色动态模型，从报文含有的大量特征信息中，找出能反映最终分类结果的特征报文，并利用遗传算法对模型进行优化，提升性能。然后，针对WLAN网络入侵的特点，系统快速响应及准确性的需要，提出了一种基于信息熵的入侵集成学习算法。分别利用神经网络和SVM建立入侵分类模型，再利用信息熵算法对两个模型进行集成，达到提高移动终端的网络安全能力的目的。最后，分析了入侵检测系统的硬件平台、系统结构以及核心软件控

6、制算法的具体实现。在此基础上给出仿真测试的方法，并以仿真测试的结果论证本文方法的有效性。关键词：灰色理论；遗传算法；神经网络；支持向量机；集成学习II工程硕士学位论文AbstractAtpresent，asconvenientcommunicationequipment，themobileterminalplaysanimportantroleinpeople’Sdailylives．WLANisanimportantcarrierofmobilecommunication，howtoenhanceth

7、eirownsecurity，beingthegeneralconcernofscholarsathomeandabroad．IntelligentalgorithmisappliedtotheWLANintrusiondetectionfield；thedevelopmentofmobilecommunicationhasaveryimportantsignificance．Inthispaper，onthebasisofanalysisoftheWLANnetworksecuritythreatsa

8、ndintrusiondetectionsystemfunctionalrequirements，thestructureoftheintrusiondetectionsystemisgiveninthispaper，describesthepacket—basedfeatureselectionandensemblelearningWLANintelligentintrusiondetectionalgorithm．Firstofall，