基于PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)的普及，人們?cè)谌粘Ｉ詈凸ぷ鳝h(huán)境中對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)越來(lái)越依賴，網(wǎng)絡(luò)的安全性也越來(lái)越引起人們的關(guān)注。當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)技術(shù)大多是被動(dòng)的防御技術(shù)。而作為主動(dòng)且動(dòng)態(tài)的網(wǎng)絡(luò)安全防御技術(shù)——入侵檢測(cè)技術(shù)，是網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)發(fā)展的一個(gè)新方向，是被動(dòng)防御技術(shù)的必要補(bǔ)充。 本文闡述了一種入侵檢測(cè)的新策略，通過(guò)分析現(xiàn)有的入侵檢測(cè)技術(shù)和通用的入侵檢測(cè)框架，發(fā)現(xiàn)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)是一種有效的入侵檢測(cè)方法。因此在本文中，采用徑向基函數(shù)(RBF)神

2、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)入侵行為進(jìn)行檢測(cè)，他具有最佳逼近能力、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、學(xué)習(xí)速度快的優(yōu)點(diǎn)，但RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)設(shè)置是基于參數(shù)空間局部信息的，不是全局最優(yōu)值，這必將降低入侵檢測(cè)效率。本文分析了具有全局尋優(yōu)的功能PSO算法，該算法能夠改進(jìn)傳統(tǒng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)策略，可以彌補(bǔ)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置的不足。在此基礎(chǔ)之上，研究了基于PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)所需要解決的研究層面的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一個(gè)原型系統(tǒng)。利用這個(gè)原型系統(tǒng)，從層次、模塊兩個(gè)維