基于神经网络的入侵检测原型研究

摘要：

网络已经渗透到人们生活的各个领域，随着网络用户的大幅度增长，受到攻击的系统越来越多。网络安全技术的研究已经成为重点。入侵检测能进行安全审计、监视网络数据，识别网络攻击，并能及时响应，但是误报率高。神经网络具有很好的并行计算，自适应计算，抗干扰和智能判断的特征，可以准确处理失真信号。这些特征能优化现有的入侵检测方法。分析了网络攻击的分类和入侵检测原型总体结构，设计了入侵检测原型的详细设计，规范了相关数据结构，根据特征对执行流程进行提取，指出了检测网络的攻击范围。提出神经网络的训练流程，概括了神经网络检测的程序算法。

关键词：神经网络、入侵检测、模块

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：2013-2015年河南省教育厅科学技术研究重点项目14B520005

在线出版日期：2015-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：171-172