遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在入侵檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用，特別是政府信息和軍事數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)上的傳輸對網(wǎng)絡(luò)安全提出了更高的要求。網(wǎng)絡(luò)攻擊方法層出不窮，入侵手段也不斷更新。目前解決網(wǎng)絡(luò)安全主要采取的技術(shù)手段有防火墻、安全路由器、身份認(rèn)證系統(tǒng)等，這些安全產(chǎn)品大多數(shù)屬于靜態(tài)安全技術(shù)的范疇。靜念安全技術(shù)對防止系統(tǒng)非法入侵起到了一定的作用，但從安全管理角度來說，僅有防御是不夠的，還應(yīng)采用動(dòng)態(tài)策略。入侵檢測技術(shù)就是這樣一種動(dòng)態(tài)策略，它能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)安全實(shí)施實(shí)時(shí)監(jiān)控，對網(wǎng)絡(luò)受到攻擊時(shí)進(jìn)行動(dòng)態(tài)保護(hù)

2、。 入侵檢測系統(tǒng)的檢測模塊是入侵檢測系統(tǒng)的核心，本文針對入侵檢測系統(tǒng)存在的對入侵事件高漏報(bào)率和誤報(bào)率，詳細(xì)探討了在入侵檢測系統(tǒng)中運(yùn)用遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的優(yōu)勢，以及二者結(jié)合實(shí)現(xiàn)檢測功能的過程，研究了入侵檢測系統(tǒng)中常用的檢測算法，以及檢測算法的效率在高速網(wǎng)絡(luò)中的重要性，提出一種基于改進(jìn)遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測系統(tǒng)模型，實(shí)現(xiàn)了遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與入侵檢測技術(shù)的有機(jī)結(jié)合。 系統(tǒng)利用GA的廣泛適用性的搜索和全局最優(yōu)化方法等優(yōu)點(diǎn)

3、，來克服BP算法收斂慢和易局部收斂的缺陷；利用BP算法的梯度信息和局部精確搜索的特性，讓GA在短時(shí)間內(nèi)尋找到接近最優(yōu)解的問題。本系統(tǒng)采用的檢測方式是先GA后BP，先用GA反復(fù)優(yōu)化描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)組合，直到適應(yīng)函數(shù)的平均不再有意義的增加為止，在這個(gè)基礎(chǔ)上再用BP算法進(jìn)行學(xué)習(xí)優(yōu)化。論文對GABP算法中的GA算法進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，并對GA算法中的種群確定、適應(yīng)度函數(shù)、交叉算子、變異算子進(jìn)行了改進(jìn)。論文提出的模型是將改進(jìn)的GABP算法應(yīng)用到入