基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式入侵檢測模型研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著信息社會的到來,企業(yè)、政府及其他組織和個人越來越依賴于計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。保護這些系統(tǒng)免受攻擊已經(jīng)成為當(dāng)務(wù)之急。IDS(IntrusionDectionSystem入侵檢測系統(tǒng))已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)安全解決方案中的重要組成部分,分布式IDS應(yīng)用于局域網(wǎng)和大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中是一個發(fā)展趨勢。本文在入侵與入侵檢測的分類、方法、標(biāo)準(zhǔn)等方面對IDS進(jìn)行了系統(tǒng)的研究,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在入侵檢測系統(tǒng)中的研究與應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)了廣泛的總結(jié),提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能Agent的分布

2、式入侵檢測模型NAIDM,探討了模型的實現(xiàn),并對其核心部分基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)智能Agent的結(jié)構(gòu)設(shè)計、算法改進(jìn)、仿真實驗等方面進(jìn)行了深入的研究與實踐。在NAIDM模型中,許多不同網(wǎng)絡(luò)資源節(jié)點具有不同入侵類型特征的集合,因此對該資源節(jié)點需要采集和編碼不同的特征矢量,并對不同節(jié)點的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能Agent進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí),智能Agent的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以相同也可以不同。本文提出了設(shè)計或者訓(xùn)練不同的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能Agent的思想

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