隨著當(dāng)今計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展和規(guī)模的日益增大，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)對人們的生活的影響也日益的增加，網(wǎng)絡(luò)入侵的安全問題也變得更加重要。網(wǎng)絡(luò)知識的普及和發(fā)展，也使得網(wǎng)絡(luò)入侵者不斷增多，攻擊方式也一直在更新，單一的防火墻為主的被動防御已經(jīng)無法保證系統(tǒng)的安全。入侵檢測技術(shù)是一種主動防御的技術(shù)，可以從網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中提取關(guān)鍵信息，并迅速的對內(nèi)部或外部的網(wǎng)絡(luò)入侵做出判斷和保護(hù)。入侵檢測技術(shù)也同時(shí)可以和其他的網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)品相結(jié)合，提供有效的網(wǎng)絡(luò)安全維護(hù)，從而成為網(wǎng)絡(luò)安全的重要保障。然而傳統(tǒng)的入侵檢測系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)入侵的防御的差錯(cuò)率都會比較高，占用資源高，其中有些不能及時(shí)防御一些突發(fā)的入侵事件，有些不能識別未知的和變化的網(wǎng)絡(luò)攻擊行為，所以在入侵檢測的有效性、靈活性和響應(yīng)能力等方面都有一定的局限性�；谏窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測系統(tǒng)有一定的學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的能力，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以不斷的學(xué)習(xí)更新，對網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分類處理，從大量的數(shù)據(jù)中提取重要的特征值，對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的這些特征值進(jìn)行更準(zhǔn)確的分析，來識別入侵信息。本文在研究入侵檢測方法的基礎(chǔ)上，分析了入侵檢測技術(shù)發(fā)展的歷史和現(xiàn)狀，總結(jié)了入侵檢測系統(tǒng)的概述和體系結(jié)構(gòu)，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測分成數(shù)... 

【文章來源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：50 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立界面設(shè)置通過對輸入輸出層、傳遞函數(shù)、訓(xùn)練次數(shù)以及動量因子等的設(shè)置，為建立神

檢測樣本 檢測結(jié)果樣本總數(shù) 2000正常數(shù)據(jù) 1000異常數(shù)據(jù) 1000正確檢測樣本數(shù) 1832異常檢測為正常樣本數(shù) 81正常檢測為異常樣本數(shù) 87 中得出：率 = 正確檢測樣本數(shù)/樣本總數(shù) = 91.6%率 = 異常檢測為正常樣本數(shù)/樣本總數(shù) = 4.05%率 = 正常檢測為異常樣本數(shù)/樣本總數(shù) = 4.35% 為入侵檢測過程的畫面。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3235520