【摘 要】
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自20世纪90年代初期到现在，随着计算机网络的飞速发展，网络安全问题日益突出。传统的静态安全技术包括防火墙和加密技术等有一定的防卫作用，但是缺乏主动检测入侵的机制而且需要人工来实施和维护。鉴于此，入侵检测技术日益成为网络安全领域的一个关键技术。
由于传统的基于规则的入侵检测技术存在规则库难以管理、统计模型难以建立等问题，本文提出了基于神经网络来进行入侵检测的思路。神经网络在模式识别领域有着广泛良好的应用，而网络入侵检测实际上就是对网络数据流进行模式识别并将其分类为正常或异常数据，因此利用神经网络
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自20世纪90年代初期到现在，随着计算机网络的飞速发展，网络安全问题日益突出。传统的静态安全技术包括防火墙和加密技术等有一定的防卫作用，但是缺乏主动检测入侵的机制而且需要人工来实施和维护。鉴于此，入侵检测技术日益成为网络安全领域的一个关键技术。
由于传统的基于规则的入侵检测技术存在规则库难以管理、统计模型难以建立等问题，本文提出了基于神经网络来进行入侵检测的思路。神经网络在模式识别领域有着广泛良好的应用，而网络入侵检测实际上就是对网络数据流进行模式识别并将其分类为正常或异常数据，因此利用神经网络的模糊运算能力在一定程度上可以解决入侵检测系统中存在的一些问题。
本文重点研究了误差反传算法(BackPropagation,BP)，为了提高传统BP算法的学习速度，论文对传统算法进行了改进。基于改进的BP算法，本文设计并实现了一个神经网络入侵检测系统原型。对该原型系统的测试表明，将神经网络技术应用到入侵检测技术的思路是可行的，而且实验中取得较好的效果。在研究过程中，也发现了一些问题，在今后的工作中需要逐步解决，继续探讨神经网络在入侵检测领域应用的可行性。
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