基于神经网络的实时入侵检测系统的研究和实现

摘要：

根据TCP/IP协议族攻击的特征,提出在传输层上将捕获的数据包分成三类(UDP、TCP和ICMP)分别进行编码并输入到三个不同的神经网络中训练、检测.根据以上思想设计并实现了一个基于BP神经网络的实时入侵检测系统的原型.该原型系统具有通用性和可扩展性,能够根据需要灵活调整网络结构和训练参数,可以发展为更精确的网络入侵检测系统.最后给出了实验设计及其结果,证明了文中对数据包分类处理的方法既能减少网络训练的次数,又能提高网络检测的精度.

关键词：网络安全、入侵检测、BP神经网络、传输层数据包

所属期刊栏目：43

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：120-123,212