基于贝叶斯网络的入侵检测系统设计与实现

发布时间：2021-07-15 20:28

　　互联网安全问题是一个危害大、涉及面广、严重影响社会安全稳定的问题。如何避免和减少网络攻击成为一个刻不容缓、急需解决的课题。众所周知,互联网问题离不开网络,加强对网络入侵行为的检测便可以有效的减少网络攻击,改善互联网安全环境。入侵检测系统作为网络安全的重要组成部分,融合了多个学科,对于入侵检测的研究,具有重要的意义。本文将针对入侵检测系统的开发与实现进行研究。入侵检测技术主要分为误用检测和异常检测两种。误用检测是基于模式匹配原理。误用检测通过收集非正常操作的行为特征,建立相关的特征库,当监测的用户或系统行为与库中的记录相匹配时,系统就认为这种行为是入侵。异常检测是基于统计分析原理。总结正常操作应该具有的各种行为参数,用定量的方式描述正常行为范围,当用户活动与正常行为有重大偏离时即被认为是入侵。随着黑客入侵手段的不断更新,传统的误用检测技术已经不能跟上入侵的手段更新,通过误用检测技术已经不能很好的达到检测入侵行为的效果。异常检测是误用检测的有效补充,该技术种类较多,针对不同的入侵进行检测。本文通过对两种不同检测技术的介绍,分析了两种检测技术的差异,接着重点分析研究异常检测技术的概念和原理。... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

BP算法流程

图 2.2 神经网络结构图神经网络的学习主要包括了四个部分，在顺序传播过程中，当输入、输出模式提供给网络之后，输入层与输出层一一对应，输入的向量为：1 2A ( , , )k k k km a a a其中N 是样本容量，m 为神经元数量，由此输出向量为：1 2( , , )k k k kqY y y y其中，q 为输出层神经单元数，依据 M-P 原理，隐层的神经元输入为：1mj ij i jis a 其中， 是隐层神经元阈值，隐层神经元的输出为：( )j jb f s其中， 是激励函数，常使用双曲正切函数，为：( )x xe ef x k 1,2, ,Nj js

言的表达要精确。通过概括定义来分层。可以自定义。能够灵活扩展。编码方法也必须具有如下性质：式需要被接收者理解。言应易于理解，简单。包含详细的信息。性，减少复杂性。F 的体系结构的组件化，将平台划分为各个模块，模块之间通过接是共享的。组件之间协调工作，形成有机统一体。测平台的描述，主要包括了五个部分，它们之间的关

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3286410