基于SOM的入侵檢測算法的研究與改進.pdf

1、隨著網絡應用的快速發(fā)展，人們利用網絡進行信息傳遞日益頻繁，因此網絡信息的安全問題成為人們關注的焦點。網絡信息安全是互聯網及信息技術發(fā)展的基礎，如何對網絡中的各種非法行為進行主動防御和有效抑制，已成為當今網絡安全研究的重要問題?，F有的很多安全防護技術和產品采用的都是被動式的安全保護手段，對網絡信息的保護存在局限性，而入侵檢測系統(tǒng)能夠對網絡信息傳輸進行即時監(jiān)視，發(fā)現可疑傳輸時能夠發(fā)出警報或者采取主動的反應措施，因此利用入侵檢測技術來加強網絡

2、信息防護是目前應用的重要手段。
　　傳統(tǒng)的入侵檢測系統(tǒng)所采用的檢測方法大多基于已有規(guī)則，這就造成了系統(tǒng)只能夠對某一些特定的或己知的入侵行為取得比較好的檢測結果，而不能適應復雜多變的網絡環(huán)境，不能有效檢測出未知入侵行為，影響系統(tǒng)整體檢測效率。因此引入神經網絡技術，利用神經網絡技術對數據處理的能力，提高入侵檢測的準確率，使入侵檢測系統(tǒng)實現更好的檢測效果，。
　　本文基于SOM神經網絡的網絡入侵檢測算法實現對數據的檢測，并利用學習