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![基于RBF神經網絡入侵檢測系統(tǒng)的研究.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/16/17/c154a052-a471-4fae-8ade-58abc6e19ffb/c154a052-a471-4fae-8ade-58abc6e19ffb1.gif)
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文檔簡介
1、隨著信息技術和計算機網絡的發(fā)展,人們的日常生活和計算機網絡的關系越來越密切。然而,隨著信息技術知識的普及,網絡也隨之變的不安全,攻擊工具與手法日趨復雜多樣。防火墻這樣的被動、靜態(tài)防御已經無法滿足對安全高度敏感的部門的需要。于是,采用積極、動態(tài)防御手段的入侵檢測系統(tǒng)IDS(Intrusion Detection System)已成為了安全市場的新熱點,不僅愈來愈多的受到人們的關注,而且已經開始在各種不同的環(huán)境中發(fā)揮其關鍵作用。 目
2、前,入侵檢測系統(tǒng)仍然面臨許多問題。新的攻擊方式層出不窮,網絡上應用不斷增多更加大了檢測的數據量,這樣對入侵檢測系統(tǒng)的靈活性,效率等提出了更高的要求。入侵檢測系統(tǒng)所采用的技術很多比如模式匹配、專家系統(tǒng)等,但是仍然普遍存在誤報和漏檢的問題。在這些方法中,神經網絡以其高度的自學習性、自適應性、魯棒性、并行性等優(yōu)點而得到廣泛應用,本文主要論述徑向基神經網絡RBFNN(Radial-Basis Function Neural Network)在入
3、侵檢測系統(tǒng)中的應用問題。 為說明如何構建入侵檢測系統(tǒng)的過程,文章首先介紹入侵檢測系統(tǒng)的標準并比較了幾種常見的入侵檢測模型,然后介紹徑向基神經網絡技術的基本原理。在此基礎上構建了基于徑向基神經網絡的分布式入侵檢測系統(tǒng),較詳細地介紹了系統(tǒng)中各個模塊的主要功能及其設計方法。 最后,本文選擇kdd-99數據集中的數據,經過消除重復數據、特征選擇等預處理后,對使用神經網絡的檢測模塊進行仿真訓練與測試。對實驗結果的客觀分析表明徑向基
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