本文關鍵詞：基于增量式GHSOM神經(jīng)網(wǎng)絡模型的入侵檢測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《計算機學報》 2014年05期

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基于增量式GHSOM神經(jīng)網(wǎng)絡模型的入侵檢測研究

         

【摘要】：傳統(tǒng)的網(wǎng)絡入侵檢測方法利用已知類型的攻擊樣本以離線的方式訓練入侵檢測模型,雖然對已知攻擊類型具有較高的檢測率,但是不能識別網(wǎng)絡上新出現(xiàn)的攻擊類型.這樣的入侵檢測系統(tǒng)存在著建立系統(tǒng)的速度慢、模型更新代價高等不足,面對規(guī)模日益擴大的網(wǎng)絡和層出不窮的攻擊,缺乏自適應性和擴展性,難以檢測出網(wǎng)絡上新出現(xiàn)的攻擊類型.文中對GHSOM(Growing Hierarchical Self-Organizing Maps)神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行了擴展,提出了一種基于增量式GHSOM神經(jīng)網(wǎng)絡模型的網(wǎng)絡入侵檢測方法,在不破壞已學習過的知識的同時,對在線檢測過程中新出現(xiàn)的攻擊類型進行增量式學習,實現(xiàn)對入侵檢測模型的動態(tài)擴展.作者開發(fā)了一個基于增量式GHSOM神經(jīng)網(wǎng)絡模型的在線網(wǎng)絡入侵檢測原型系統(tǒng),在局域網(wǎng)環(huán)境下開展了在線入侵檢測實驗.實驗結果表明增量式GHSOM入侵檢測方法具有動態(tài)自適應性,能夠實現(xiàn)在線檢測過程中對GHSOM模型的動態(tài)更新,而且對于網(wǎng)絡上新出現(xiàn)的攻擊類型,增量式GHSOM算法與傳統(tǒng)GHSOM算法的檢測率相當.

【作者單位】： 北京大學軟件與微電子學院;
【關鍵詞】：
【基金】：
【分類號】：TP393.08
【正文快照】：

1引言隨著網(wǎng)絡技術的發(fā)展和網(wǎng)絡規(guī)模的不斷擴大,計算機網(wǎng)絡已成為人們生活中不可缺少的部分.如何保護信息網(wǎng)絡免于或者少受來自互聯(lián)網(wǎng)和組織內部的攻擊,成為業(yè)界密切關注的重要課題.入侵檢測系統(tǒng)是信息安全綜合防御系統(tǒng)的重要組成部分.網(wǎng)絡入侵檢測系統(tǒng)位于第二安全防線,通過

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本文編號：51715