基于神經(jīng)計算和進化網(wǎng)絡的入侵檢測.pdf

1、在網(wǎng)絡安全問題中,入侵檢測作為一種積極主動的安全技術成為近年來的研究熱點.入侵檢測需要對收集到的數(shù)據(jù)進行分析來發(fā)現(xiàn)復雜的、隱匿的攻擊行為.聚類分析作為數(shù)據(jù)挖掘中的一種關鍵技術,采用了無監(jiān)督的學習方法,是進行數(shù)據(jù)分析的重要技術.將聚類算法用于網(wǎng)絡入侵數(shù)據(jù)的檢測,不僅能克服傳統(tǒng)方法對未知攻擊檢測能力很有限的缺陷,還能有效的提高系統(tǒng)性能.本文分析了現(xiàn)有入侵檢測系統(tǒng)的利弊,針對其存在的缺陷,基于智能融合互補的觀點,將基于神經(jīng)計算和進化網(wǎng)絡的聚類

2、方法用于入侵檢測研究.主要研究內容為:1.對現(xiàn)有聚類方法及其用于入侵檢測進行了較深入的分析和研究,總結了這些方法的利弊.2.重點研究了人工免疫系統(tǒng)中的免疫進化網(wǎng)絡.免疫網(wǎng)絡聚類解決了傳統(tǒng)聚類算法聚類前需要類別數(shù),依賴原型、先驗知識的問題.基于免疫網(wǎng)絡的入侵檢測與數(shù)據(jù)分布無關,可以有效的檢測出異常行為和未知攻擊.3.提出基于ART和免疫網(wǎng)絡聚類的入侵檢測算法.該算法利用ART網(wǎng)絡對大規(guī)模入侵檢測數(shù)據(jù)進行預處理,獲得疫苗作為人工免疫網(wǎng)絡的初