基于神經網絡的入侵檢測系統(tǒng)研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著網絡的發(fā)展，越米越多的部門和個人開始以網絡作為工作或生活的一部分，網絡安全問題也越來越顯的重要，并逐漸成為當今研究的熱點之一，傳統(tǒng)的網絡安全技術以防護為主，依賴于防火墻做為安全防護的措施，而面對網絡規(guī)模的逐漸龐大及入侵和攻擊的多樣和復雜，以防火墻為主的防御技術難以應對新的網絡形勢，入侵檢測技術就能彌補防火墻的不足以增強網絡的安全性。入侵檢測作為新興的網絡技術有很多發(fā)展方向，其中智能化的入侵檢測是重要的分支之一。 首先介紹了網

2、絡安全的背景及入侵檢測的現(xiàn)狀，從漏洞掃描、口令破解、腳本攻擊、拒絕服務攻擊等方面分析了典型的入侵和攻擊方法。入侵檢測系統(tǒng)就是根據(jù)這些入侵方法利技術進行檢測，目前的入侵檢測產品中，Snort是一個優(yōu)秀的開源入侵檢測系統(tǒng)，甚至許多商業(yè)入侵檢測也采用snort的某些設計思想，本文分析了snort的編程結構，研究了數(shù)據(jù)包在snort中的檢測流程及snort的檢測引擎，根據(jù)snort的規(guī)則鏈表分析了snort規(guī)則檢測的不足。研究了改進的附加加動量