基于改进白名单过滤的跨网入侵检测仿真

发布时间：2022-10-21 20:11

　　为了有效提升传统入侵检测方法的检测效率,提出基于改进白名单过滤的跨网入侵检测方法。首先,组建有效的数据存储结构,设定相应的白名单规则及配置对报文数据进行初次过滤;然后,采用神经网络对白名单规则进行完善,将训练学习结果输入到过滤器中,二次过滤不符合白名单规则的报文数据;提高跨网异常通信检测率。最后,以粒子群优化算法为基础,引入自适应变异过程优化BP神经网络训练参数,避免BP神经网络训练学习结果陷入局部最优,保证检测结果的有效性。实验结果表明,与传统方法相比,所提方法的检测效率有很大程度的提升。 

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 引言
2 入侵检测方法研究
    2.1 报文数据分析以及白名单的构建
    2.2 改进的白名单过滤
    2.3 PSO改进BP神经网络
    2.4 结合改进白名单过滤的跨网入侵检测
3 实验分析
4 结束语


【参考文献】：
期刊论文
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[4]基于二次训练技术的入侵检测方法研究[J]. 李龙杰,于洋,白伸伸,侯元伟,郝永乐.  北京理工大学学报. 2017(12)
[5]基于仿真建模的工业控制网络入侵检测方法研究[J]. 高一为,周睿康,赖英旭,范科峰,姚相振,李琳.  通信学报. 2017(07)
[6]基于可疑队列的多源攻击图入侵检测方法[J]. 顾兆军,何波.  计算机工程与设计. 2017(06)
[7]基于规范的贪婪边界无状态路由入侵检测方法[J]. 徐甫.  计算机工程. 2017(04)
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[9]基于SMOTE和GBDT的网络入侵检测方法研究[J]. 封化民,李明伟,侯晓莲,徐治理.  计算机应用研究. 2017(12)
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本文编号：3696301