入侵检测的神经网络方法

《入侵检测的神经网络方法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、电子科技大学博士学位论文入侵检测的神经网络方法姓名：刘贵松申请学位级别：博士专业：计算机系统结构指导教师：章毅20071201摘要析静态结构的神经气网络缺陷的基础上，提出了一种简单的自增长神经气算法SGNG，分析了该算法的特点，基于此算法给出了两类划分的类别特征刻画，通过建立“normal”数据的特征模式，将之应用于监督异常检测。为了适应输入空间数据的拓扑结构，结合PCA和神经气思想提出了PCNG聚类方法，并给出了其在线学习算法，研究了基于PCNG的入侵检测性能：(4)研究了实际环境的IDS设计问题。基于本文研究的多种方法，

2、提出了针对外部入侵的多种神经网络融合的入侵检测系统模型MNNIDS以及基于ARP协议的内部入侵检测、阻击和内部访问控制方法。对MNNIDS的各个部分功能以及使用的神经网络方法进行了具体设计，分析了其应用特点；对内部入侵检测和访问控制部分进行了实际的软件设计和实现。关键词：入侵检测，PCA神经网络，自组织神经网络，神经气网络，访问控制IIABSTRACTSince1980s，theresearchonthetheoryandapplicationsofartificialneuralnetworkshasalwaysbeena

3、hottopicinthescienceandengineeringfields．Asaveryimportantresearchbranchofcomputationalintelligence，alotofachieve-mentshavebeenobtainedduringthelasttwodecades．Neuralnetworkshavethespecialstructuresandprinciplesforknowledgerepresentationandinformationprocessing．Allth

4、esemeritsresultinlotsofdistinguisheddevelopmentsinmanyapplicationdomains．WiththedevelopmentoftheIntemet，moreandmoreattentionhasbeendrawntonetworksecuritywhichaLsobecomesaattractivefocusformanyre-searchers．Followingthetendencyoflargescalenetworkandcomplexlyintrusive

5、behaviors，theconventionalnetworksecuritytechnologies，aimingatdefencepur-pose，cannotfulfillthenewrequirementsanymore．Therefore，activeprotectingtechnologiescomeintobeingandcanbeusedtotacklethisproblem，includingthemostimportanttechnologyforintrusiondetection．Theresear

6、chonapplyingneuralnetworktothefieldofintrusiondetectionhasattractedmoreandmoreattentionofworldwideresearchers．Combiningtheadvantagesofneuralnetworkswithpracticalcharacteristicsofintrusiondetection，manynewdetectionapproachescanbeconstructed．Studyingthecombinationcan

7、notonlyextendtheapplicationfieldsofneuralnetworks，butalsoacquiremuchsocialandeconomicbenefits．Themaincontributionsofthedissertationareasfollows：(1)UsingPCAneuralnetworks(PCANN)tostudyintrusiondetection．CombiningthepropertiesofPCAforfeatureextractionanddimensionalit

8、yre-duction，theclassifierdesignmethodsaredescribedindetail，includingtheparam-eterssettingmethodsofPCANN-basedclassifier．Afteranalyzingtheshortage