本文關(guān)鍵詞：基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測研究

  更多相關(guān)文章： 深度置信網(wǎng)絡(luò) 受限玻爾茲曼機(jī) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 入侵檢測

【摘要】：最近,隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展計算機(jī)入侵手段也越來越復(fù)雜和多樣化,計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全問題成為一個迫切需要解決的重要問題。入侵檢測技術(shù)作為一種重要的主動安全防范技術(shù),已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)安全的關(guān)鍵技術(shù),然而隨著入侵手段的的不斷變化,傳統(tǒng)的入侵檢測技術(shù)已經(jīng)不能滿足如今的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,將智能技術(shù)應(yīng)用于入侵檢測之中已經(jīng)成為入侵檢測的一種發(fā)展趨勢。深度學(xué)習(xí)如今已經(jīng)在圖像識別和文本分類領(lǐng)域取得了巨大的成功,為解決現(xiàn)在入侵?jǐn)?shù)據(jù)往往呈現(xiàn)出龐大的數(shù)據(jù)量和高維度特征特點(diǎn)提供了一個新的解決方法。本文根據(jù)對現(xiàn)有入侵檢測技術(shù)和對深度置信網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí),提出了一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測模型體系,詳細(xì)介紹了該模型體系中的網(wǎng)絡(luò)探測器、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、數(shù)據(jù)庫模塊、DBN異常處理模塊、響應(yīng)模塊。該模型核心模塊DBN異常處理模塊由3層的受限玻爾茲曼機(jī)和一層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。三層受限玻爾茲曼機(jī)進(jìn)行無監(jiān)督的特征學(xué)習(xí),訓(xùn)練算法采用對比散度算法,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起到參數(shù)回調(diào)和對第三層RBM輸出的低維特征進(jìn)行分類。最后,本文利用KDDCUP99-10%數(shù)據(jù)集對提出的模型進(jìn)行仿真分析,在實(shí)驗中,討論了受限玻爾茲曼機(jī)的迭代次數(shù)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代次數(shù)以及受限隱藏層節(jié)點(diǎn)的設(shè)置對最后分類準(zhǔn)確率的影響,并且將參數(shù)設(shè)置為最優(yōu)時與TANN、FC-ANN、SA-DT-SVMS以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對比�？傮w來說,基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測方法準(zhǔn)確率更高。
【關(guān)鍵詞】：深度置信網(wǎng)絡(luò) 受限玻爾茲曼機(jī) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 入侵檢測
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.08;TP183
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 研究背景與意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 研究的目標(biāo)與內(nèi)容10-11
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)11-12
• 第二章 入侵檢測技術(shù)概述12-20
• 2.1 入侵檢測相關(guān)概念12
• 2.2 入侵檢測系統(tǒng)的基本模型12-14
• 2.2.1 通用入侵檢測模型13
• 2.2.2 層次化入侵檢測模型13
• 2.2.3 管理式入侵檢測模型13-14
• 2.3 入侵檢測流程14-18
• 2.3.1 信息收集14-15
• 2.3.2 信息分析15-18
• 2.3.3 告警與響應(yīng)18
• 2.4 現(xiàn)有入侵檢測技術(shù)的問題和發(fā)展趨勢18-19
• 2.4.1 入侵檢測技術(shù)面臨的問題18-19
• 2.4.2 入侵檢測技術(shù)發(fā)展趨勢19
• 2.5 本章小結(jié)19-20
• 第三章 深度學(xué)習(xí)20-29
• 3.0 深度學(xué)習(xí)簡介20-21
• 3.1 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程21-22
• 3.2 深度置信網(wǎng)絡(luò)模型22
• 3.3 受限玻爾茲曼機(jī)22-27
• 3.3.1 受限玻爾茲曼機(jī)原理22-24
• 3.3.2 受限玻爾茲曼機(jī)的能量模型24-25
• 3.3.3 受限玻爾茲曼機(jī)的訓(xùn)練算法25-27
• 3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)27-28
• 3.5 本章小結(jié)28-29
• 第四章 基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測模型29-36
• 4.1 通用入侵檢測框架29-30
• 4.2 基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測模型30-35
• 4.2.1 網(wǎng)絡(luò)探測器30-31
• 4.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊31
• 4.2.3 數(shù)據(jù)庫31-32
• 4.2.4 DBN異常處理模塊32-34
• 4.2.5 響應(yīng)模塊34-35
• 4.3 模型影響參數(shù)35
• 4.4 模型評價標(biāo)準(zhǔn)35-36
• 第五章 基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測實(shí)驗仿真36-50
• 5.1 實(shí)驗數(shù)據(jù)介紹與預(yù)處理36-40
• 5.2 實(shí)驗的軟硬件環(huán)境40
• 5.3 實(shí)驗仿真和結(jié)果分析40-47
• 5.4 實(shí)驗對比47-49
• 5.5 本章小結(jié)49-50
• 第六章 總結(jié)與展望50-52
• 6.1 本文總結(jié)50-51
• 6.2 展望51-52
• 參考文獻(xiàn)52-54
• 在學(xué)期間的研究成果54-55
• 致謝55

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：697935