基于LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著 Internet 的高速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全問題也日益嚴(yán)重。使用防火墻、VPN、加密技術(shù)等傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)在一定程度上對于維護網(wǎng)絡(luò)安全能起到一定的作用，但作為一種被動技術(shù)，有其固有的不足。入侵檢測技術(shù)因其不僅能檢測來自外部的入侵行為，同時也監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部用戶的異常活動，在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域正發(fā)揮著越來越重要的作用。但是隨著入侵技術(shù)的發(fā)展，入侵檢測系統(tǒng)也面臨著新的挑戰(zhàn)。本文探討了如何結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行入侵檢測，并主要做了以下的工作： 1、

2、對現(xiàn)有入侵檢測系統(tǒng)的優(yōu)、缺點進行分析，指出當(dāng)前常見入侵檢測系統(tǒng)存在的問題和面臨的挑戰(zhàn)，歸納入侵檢測技術(shù)的發(fā)展方向；對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及訓(xùn)練進行研究和闡述，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和并行高速處理等特點進行分析，指出在誤用入侵檢測系統(tǒng)中結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的新型入侵檢測系統(tǒng)具有很高的研究、應(yīng)用價值。 2、針對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在收斂速度慢、易陷入局部最小點、計算量大的不足，提出一種結(jié)合 Levenberg-Marquardt優(yōu)化算