徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡在入侵檢測中的應用研究.pdf

1、計算機網(wǎng)絡和信息技術的快速發(fā)展，使人們日常生活及工作環(huán)境對計算機網(wǎng)絡和信息系統(tǒng)的依賴越來越密切，對網(wǎng)絡安全的要求也越來越高。當前網(wǎng)絡安全防護技術有很多，如防火墻，訪問控制和數(shù)據(jù)加密等。但是這些技術都是靜態(tài)防御技術，不能完全確保網(wǎng)絡的安全和抵御黑客的攻擊。在此背景下，主動且動態(tài)地對網(wǎng)絡進行安全防護的入侵檢測系統(tǒng)不可避免地成為網(wǎng)絡安全發(fā)展的一個新方向，是傳統(tǒng)網(wǎng)絡安全技術的必要補充。 入侵檢測技術的方法模型有很多，但檢測率低誤報率高是

2、目前入侵檢測系統(tǒng)普遍存在的問題，而攻擊方式的不斷變化更新對入侵檢測系統(tǒng)的靈活性、智能性提出了更高的要求。神經(jīng)網(wǎng)絡具有并行計算，非線性，自適應學習和調整，可以分析處理不完整有失真的數(shù)據(jù)，抗干擾能力強等特性，使其在入侵檢測領域中得以應用。 BP網(wǎng)絡模型是應用最多范圍最廣的一種神經(jīng)網(wǎng)絡，在入侵檢測領域中已經(jīng)得到應用。與BP網(wǎng)絡模型相比，徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡不需要進行反向誤差傳播的計算，而是完全前向的計算過程，具有訓練時間短且不易收斂到局部最