基于改进的小波神经网络入侵预测算法研究

摘要：

随着信息技术的不断发展,网络服务逐渐成为人们生活的重要组成部分.与此同时,日益严重的网络安全问题,也给人们的信息和财产安全带来了巨大的安全隐患.入侵检测系统(Intrusion detection system,IDS)作为信息安全领域的研究热点之一,可以根据预定的规则扫描网络活动,监控网络流量,提供实时告警.然而IDS也存在着突出的问题,例如缺乏主动防御能力、检测落后于入侵等.因此,基于改进的小波神经网络提出一种入侵预测算法,并将其应用于入侵防御系统(Intru-sion prevention system,IpS)中,提高对于网络入侵的预测精度.仿真结果表明,较之传统的小波神经网络,所提预测模型拥有更高的检测率和更低的误报率,可以更好地保障计算机系统的安全.

关键词：网络安全;入侵检测;入侵预测;改进的小波神经网络

所属期刊栏目：38

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海市2018年度"科技创新行动计划"高新技术领域项目18511105700

在线出版日期：2021-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：405-408