基于集成神经网络入侵检测系统的研究

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1、目录摘要IABSTRACTII1引言11.1研究的背景和意义11.2国内外研究现状21.3论文结构安排32入侵检测技术简介42.1研究入侵检测的必要性42.2入侵检测的相关概念42.3入侵检测系统的基本原理42.4入侵检测系统的基本工作模式52.5入侵检测系统的分类62.5.1根据检测技术分类62.5.2根据数据来源分类72.6入侵检测目前存在的局限性和不足72.7基于神经网络的入侵检测技术的发展83神经网络简介93.1神经网络模型93.1.1生物神经元模型93.1.2人工神经元模型103.1.3神经网络模型123.1.4神经网络的工作方式123.1.5神经网络的基本性质及优点1

2、33.2神经网络应用于入侵检测144基于集成神经网络的入侵检测系统154.1系统设计154.1.1系统工作原理154.1.2特征提取154.2集成神经网络算法164.3遗传算法174.3.1遗传算法的定义174.3.2遗传算法的基本思想174.3.3基本遗传算法184.3.4基本遗传算法的运行参数204.4.2个体网络的构建204.4.3个体网络的选择214.4.4网络的集成输出225仿真实验分析235.1matlab神经网络工具箱235.2实验数据源235.3入侵检测数据集预处理245.4仿真实验245.4.1导入数据245.4.2训练过程255.5仿真实验数据分析27结论28

3、参考文献29致谢30摘要入侵检测是防火墙的合理补充，它帮助系统对付网络攻击，扩展了系统管理员的安全管理能力，提高了信息安全基础结构的完整性。入侵检测技术是一种动态的网络检测技术，主要用于识别对计算机和网络资源的恶意使用行为，包括来自外部用户的入侵行为和内部用户的未经授权活动。为了提高入侵检测系统的检测能力，本文在了解信息安全和入侵检测概念的基础上，分析神经网络模型，采用单个神经网络分别对样本进行训练，然后，通过遗传算法寻找那些差异较大的神经网络进行集成，并将研究的模型应用于入侵检测系统中，提出相应的处理方案，得到最后的结果。关键词：网络安全入侵检测神经网络集成学习遗传算法30Ab

4、stractIntrusiondetectionisalogicaladditiontofirewall,ithelpsthesystemtodealwithnetworkattacks,expandedthesystemadministrator'ssecuritymanagementcapabilities,improvetheintegrityoftheinformationsecurityinfrastructure.Intrusiondetectiontechnologyisadynamicnetworkdetectiontechnology,mainlyusedtoi

5、dentifycomputersandnetworkresourcesonthemalicioususeofbehavior,includingactsofinvasionfromexternalusersandinternaluserswithoutthemandatedactivities.Inordertoimprovedetectionofintrusiondetectionsystem,thispapertounderstandtheconceptofinformationsecurityandintrusiondetectionbasedonanalysisofneu

6、ralnetworkmodel,usingasingleneuralnetworktrainingsamples,respectively,andthen,throughthegeneticalgorithmtofindlargedifferencesintheneuralnetworkthatintegration,andresearchmodelsareappliedtointrusiondetectionsystem,thecorrespondingprocessingprogram,getthefinalresults.Keywords:networksecurityin

7、trusiondetectionneuralnetworkIntegratedLearninggeneticarithmetic301引言信息使用比例的加大，使得社会对信息的真实程度，保密程度的要求不断提高，而网络化又使因虚假、泄密引起的信息危害程度越来越大。如近几年的大学英语四、六级考题泄露事件，通过网络操作使得股民帐户受损事件，“熊猫烧香”病毒导致计算机网络大面积瘫痪等影响都是全国性的。如何能在在不影响网络性能的情况下能对网络进行监测，提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保