神经网络在入侵检测中的应用

当前的入侵检测技术主要有基于规则的误用检测和基于统计的异常检测。提出一个基于神经网络的入侵检测系统模型，利用神经网络的自学习、自适应的特性，快速识别和对噪声数据的处理能力，使入侵检测系统能够较好地识别新的攻击。     

基于SOFM的入侵检测技术研究

通过引入自组织特征映射神经网络,提出了一种智能化的入侵检测技术。仿真实验表明,该方法完全可以运用于入侵检测系统之中,并有助于提高入侵检测系统的性能和网络的安全性。     

基于BP神经网络入侵检测系统

本文是采用改进BP神经网络的拟牛顿算法,并利用matlab提供的神经网络工具箱构建BP神经网络入侵检测系统。此算法的优越性在于收敛速度比较快,特别对于较高维数的问题。测试后证明所构建的系统是可行的,能够检测到新的入侵行为。     

径向基神经网络在入侵检测中的应用

与广泛使用的BP网络模型相比,径向基函数神经网络具有训练时间短且不易收敛到局部最小的优点.将3种径向基神经网络应用到入侵检测中,用于入侵模式识别的分类和预测,从而提高入侵检测系统的检测率并降低误报率.     

BP神经网络在入侵检测中的应用

对如何检测未知入侵手段的问题进行了探讨．在被监测程序输入条件已知情况下，借助程序行为简档，给出了一种基于BP神经网络的入侵检测方法，阐述了所用BP神经网络的基本结构以及训练方法，最后在LINUX环境下进行了实验验证．结果表明，在程序行为简档内容比较清晰的条件下，运用BP神经网络检测入侵，可在一定程度上提高入侵检测系统的难确检测率．     

一种基于Elman改进的网络入侵检测算法

为了解决Elman神经网络预测入侵信息存在局部反馈、学习能力弱等问题,研究利用改进的Elman算法提高网络入侵检测的准确度。实验结果显示,与Elman算法和BP神经网络算法相比,改进的Elman算法预测准确度能提高5%。     

优化的RBF神经网络在入侵检测中的应用

在入侵检测的应用中,RBF神经网络训练样本的数据量比较大,但是训练中广泛应用的OLS方法存在大数据量训练时间过长、不能根据数据特性确定平滑参数的缺点。针对此问题该文采用了一种基于快速模糊C-均值算法(AFCM)和正交最小二乘法(OLS)算法相结合的AFORBF训练算法;试验证明,AFORBF算法解决了RBF在入侵检测系统中处理大数据量时间过长的问题,获得了较高的检测率,简化了网络结构,提高了网络性能。     

改善入侵检测系统检测精度的研究

通过采集主机中三个不同层次的特征数据,利用SOM-PAK,训练出三个表示系统正常模式的MAP,并确定报警阈值的选取方法．在对运行入侵工具NMAP和HYDRA时的检测中,通过连续检测多组数据,显著提高了系统检测率．     

一种基于规则和神经网络的系统在入侵检测中的应用

入侵检测技术是解决网络安全的一种有效手段。文中提供一个基于规则和神经网络系统的入侵检测模型。主要思想是利用神经网络的分类能力来识别未知攻击,使用基于规则系统识别已知攻击。神经网络对DOS和Probing攻击有较高的识别率,而基于规则系统对R2L和U2R攻击检测更有效。因此该模型能提高对各种攻击的检出率。最后对模型存在的问题及入侵检测技术的发展趋势做了讨论。     

基于动态模糊神经网络的入侵检测系统

针对传统的网络安全防范技术存在的缺陷和入侵检测在动态安全模型中的重要地位和作用,提出了基于模糊理论、神经网络和遗传算法结合的新方法--动态模糊神经网络,并且给出基于动态模糊神经网络的入侵检测系统构建体系.该系统在实际应用中收到了较好的效果.     

浅析基于神经网络的网络入侵检测技术

随着计算机网络的不断发展,网络安全威胁也给人们的生活带来了焦虑和烦恼。为抵御网络入侵行为,寻找高效维护网络安全的途径。本文通过分析入侵过程、入侵检测的过程及目前入侵检测技术存在不足的基础上,结合神经网络的优势,引入基于神经网络的网络入侵检测模型,希望能更加有效的维护网络安全,构建和谐网络环境。     

智能神经网络在Internet入侵检测中的应用

本文探讨了一个基于智能神经网络的网络入侵检测系统模型。在对网络中的IP数据包进行分析处理以及特征提取的基础上,采用智能神经网络进行学习或判别,以达到对未知数据包进行检测的目的。实验证明这是一种行之有效的网络入侵检测的解决方法。     

一种基于RBF神经网络优化算法在入侵检测中的应用

入侵检测系统是当前信息安全领域的研究热点,在保障信息安全方面起着重要的作用．笔者对原有的基于RBF神经网络的入侵检测模型进行改进并给出了设计思想．该模型能将入侵检测系统的两种检测技术——误用检测和异常检测有效地结合起来,使用两层RBF神经网络训练模块,三层训练机制,在训练时间方面有较大的优势,并能实时地检测到新型攻击．     

一种基于禁忌神经网络的网络入侵检测模型

随着互联网的发展和普及,传统网络入侵防范方法如防火墙、数据加密等已经很难保证系统和网络资源的安全。为此,本文设计了基于改进禁忌算法和神经网络的网络入侵检测方法。首先建立三层的BP神经网络模型用于实现入侵检测。然后通过BP反向传播算法获取网络的权值和阀值等参数,并设计了一种基于双禁忌表的改进禁忌优化算法,采用此改进的禁忌优化算法对BP算法优化得到的权值和阀值进行进一步寻优。最后,将禁忌算法优化后的神经网络用于网络入侵检测。仿真实验表明,此方法能够有效地实现网络入侵检测,具有较快的收敛速度和较高的检测率,是一种适合网络入侵检测的可行方法。     

一种基于禁忌神经网络的网络入侵检测模型

随着互联网的发展和普及,传统网络入侵防范方法如防火墙、数据加密等已经很难保证系统和网络资源的安全。为此,本文设计了基于改进禁忌算法和神经网络的网络入侵检测方法。首先建立三层的BP神经网络模型用于实现入侵检测。然后通过BP反向传播算法获取网络的权值和阀值等参数,并设计了一种基于双禁忌表的改进禁忌优化算法,采用此改进的禁忌优化算法对BP算法优化得到的权值和阀值进行进一步寻优。最后,将禁忌算法优化后的神经网络用于网络入侵检测。仿真实验表明,此方法能够有效地实现网络入侵检测,具有较快的收敛速度和较高的检测率,是一种适合网络入侵检测的可行方法。     

基于模糊积分的多神经网络融合在入侵检测中的应用

神经网络应用在入侵检测领域中,可以处理不完整输入信息,同时能够识别新的入侵行为,并行计算和存储特性能够在更短时间内发现入侵行为.为了进一步提高单个神经网络在入侵检测系统中的检测性能,提出了基于模糊积分的多神经网络融合模型MNNF模型.采用KDD99作为实验数据,实验结果表明,MNNF模型具有较好的入侵检测性能.     

一种新的基于神经网络的入侵容忍系统

与预防攻击为主的安全方案不同,入侵容忍系统可以在受到攻击之后仍能提供正常连续的服务,作者从入侵容忍技术的原理入手,提出了一个入侵容忍模型,在该模型中采用了基于神经网络的入侵检测技术作为触发器,通过对该模型的工作流程和性能进行分析得出它具有很好的自适应性、安全性和弹性.     

基于HMM和自组织映射的网络入侵检测算法

随着网络入侵多样化的发展,传统的防火墙、数据加密等防御方法已经很难保证系统和网络资源的安全,为此,设计了基于隐形马尔科夫模型HMM和自组织映射SOM的网络入侵检测方法.首先建立了自组织映射-HMM的双层入侵检测模型,采用样本数据训练SOM网,然后将测试数据输入SOM模型获得观察序列对应的攻击类别的后验概率,将此后验概率用于训练HMM模型获得概率初始分布和状态转移概率等各参数.最后,通过比较测试数据在各模型下发生概率的大小来获取对应的攻击类别.仿真实验表明本研究方法能有效实现网络入侵检测,较经典的HMM方法以及改进的神经网络方法,具有较高的检测率和较低的误报率,同时具有较少的检测时间.     

负载均衡在网络入侵检测系统中的应用

分析了建立并行网络入侵检测平台的必要性,并进一步描述了并存NIDS平台的体系结构。     

网络入侵检测技术综述

入侵检测就是对计算机网络和计算机系统的关键结点的信息进行收集分析,检测其中是否有违反安全策略的事件发生或攻击迹象,并通知系统安全管理员。一般把用于入侵检测的软件,硬件合称为入侵检测系统(Intrusion Detection System)。入侵检测是计算机安全领域的一个重要技术,也是当前计算机安全理论研究的一个热点。