【摘 要】
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入侵检测系统IDS(Intrusion Detection System)是一种主动的网络安全防护系统,是继防火墙、数据加密等传统安全保护措施之后的新一代安全保障技术.它对计算机和网络资源上的恶意使用行为进行识别和响应,不仅检测来自外部的入侵行为,同时也监督内部用户的未授权活动.本文首先讲述了入侵检测技术的发展状况和研究热点,讨论了网络安全问题及其对策,包括网络安全目的、网络现存威胁、传统的网络安
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入侵检测系统IDS(Intrusion Detection System)是一种主动的网络安全防护系统,是继防火墙、数据加密等传统安全保护措施之后的新一代安全保障技术.它对计算机和网络资源上的恶意使用行为进行识别和响应,不仅检测来自外部的入侵行为,同时也监督内部用户的未授权活动.本文首先讲述了入侵检测技术的发展状况和研究热点,讨论了网络安全问题及其对策,包括网络安全目的、网络现存威胁、传统的网络安全技术和网络安全模型PPDR;对入侵检测系统进行了详细的论述,包括其产生的原因、作用、原理、标准化等各个方面的内容.目前的IDS产品都是基于模式匹配的,它们可以很好的防御已知的入侵方式,但是对于新出现的攻击模式却无能为力,因此我们提出了将神经网络NN(Neural Network)技术应用到入侵检测系统中的思想.本设计的思路是利用实例训练神经网络使其获得预测能力,应用到IDS,则整个系统就会辨别出新的攻击模式.神经网络采用前馈反向传播BP(Back Propagation)算法,传递函数使用Logsig型函数实现非线形变换,用最速梯度下降法求误差函数的最小值,按实际输出和理想输出均方差最小准则递归地求解网络的权值,通过用选定的实例训练神经网络,达到预先设定的阈值后,结束训练;系统数据采集采用支持Win32平台的网络数据截取驱动软件Winpcap;训练数据有两个来源:网络数据截取和麻省理工大学林肯实验室的测试数据.本系统由于采用了神经网络技术,具有较高的检测率和实时性,克服了传统的入侵检测系统在入侵检测的效率和实时性要求两者之间难以权衡的弱点;采用异常检测技术,能发现已知和未知的攻击,克服了传统的基于误用检测技术的IDS只能发现已知攻击的缺陷.
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