【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展及網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)攻擊事件頻繁發(fā)生，并且入侵的手段層出不窮，使得防火墻越來(lái)越難以單獨(dú)地保障網(wǎng)絡(luò)安全。因此，在增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的安全性方面，許多組織和專(zhuān)家都傾向于更強(qiáng)有力的主動(dòng)安全防護(hù)策略，其中，入侵檢測(cè)技術(shù)作為一種有效的解決途徑，已成為了一個(gè)研究的焦點(diǎn)。 本文首先對(duì)入侵檢測(cè)技術(shù)及其發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了相關(guān)介紹。分析和總結(jié)了傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)技術(shù)所存在的一些缺陷，比如誤報(bào)率、漏報(bào)率高，對(duì)未知攻擊的識(shí)別能力差，實(shí)時(shí)檢測(cè)攻擊的能力低等。近些年，，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開(kāi)始運(yùn)用到了入侵檢測(cè)領(lǐng)域，為入侵檢測(cè)技術(shù)開(kāi)辟了新的研究途徑。因此，本文引入了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論，并重點(diǎn)研究了在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域被廣泛使用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation NeuralNetwork)。 本文首先詳細(xì)論述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理、基本思想及算法的推導(dǎo)過(guò)程，同時(shí)對(duì)其所存在的問(wèn)題和幾種目前較常使用的改進(jìn)方法進(jìn)行了分析和介紹。然后，針對(duì)入侵檢測(cè)，本文在自適應(yīng)學(xué)習(xí)率法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種新的改進(jìn)算法：每次迭代時(shí)，根據(jù)誤差和局部梯度兩者的變化信息，采用不同的學(xué)習(xí)率分別對(duì)各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的連接權(quán)重和閾值進(jìn)行調(diào)整，使權(quán)值的修改更有針對(duì)性。同時(shí)，也引入了帶有可調(diào)因子的轉(zhuǎn)移函數(shù)，克服BP網(wǎng)絡(luò)在誤差平坦區(qū)收斂速度慢的缺點(diǎn)，以提高BP網(wǎng)絡(luò)在入侵檢測(cè)中的檢測(cè)能力和收斂速度。 最后，本文采用KDDCUP99數(shù)據(jù)集中的部分?jǐn)?shù)據(jù)在Matlab7.0下對(duì)本文所提出的改進(jìn)算法、自適應(yīng)學(xué)習(xí)率法和標(biāo)準(zhǔn)BP算法分別進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，結(jié)果證明該算法能夠達(dá)到預(yù)期的效果。
[Abstract]:With the rapid development of computer technology and the wide application of network, network attacks occur frequently, and the means of intrusion emerge endlessly, which makes it more and more difficult for firewall to protect network security alone. Therefore, in enhancing the security of network, many organizations and experts tend to more powerful active security protection strategy, among which, intrusion detection technology as an effective solution has become a focus of research. This paper firstly introduces the intrusion detection technology and its development trend. Some shortcomings of traditional intrusion detection techniques are analyzed and summarized, such as false alarm rate, high false alarm rate, poor ability to identify unknown attacks, and low ability to detect attacks in real time. In recent years, artificial neural network technology has been applied to the field of intrusion detection, which has opened up a new research approach for intrusion detection technology. Therefore, this paper introduces the theory of artificial neural network, and focuses on the research of BP neural network (Back Propagation NeuralNetwork)., which is widely used in the field of neural network. In this paper, the working principle, basic idea and derivation process of BP neural network are discussed in detail. At the same time, the existing problems and several improved methods are analyzed and introduced. Then, based on the adaptive learning rate method, an improved algorithm is proposed for intrusion detection, which is based on the information of error and local gradient in each iteration. The weight and threshold of each node are adjusted with different learning rates, so that the modification of weights is more targeted. At the same time, the transfer function with adjustable factor is introduced to overcome the shortcoming of the slow convergence rate of BP network in the error flat area, so as to improve the detection ability and convergence speed of BP network in intrusion detection. Finally, the improved algorithm, the adaptive learning rate method and the standard BP algorithm are simulated by using part of the KDDCUP99 data set under Matlab7.0, and the experimental results are analyzed. The results show that the algorithm can achieve the desired results.
【學(xué)位授予單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08;TP18

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本文編號(hào)：2330216