基于主成分分析的高速网络IDS性能研究

基于机器学习的网络入侵检测系统设计与实现

基于机器学习的网络入侵检测系统设计与实现网络入侵检测系统（Intrusion Detection System，简称IDS）可以帮助网络管理员及时发现和应对恶意的网络入侵行为，保障网络的安全性。

随着机器学习技术的不断发展，基于机器学习的网络入侵检测系统被广泛应用。

本文将介绍基于机器学习的网络入侵检测系统的设计与实现方法。

首先，基于机器学习的网络入侵检测系统需要建立一个强大的数据集。

该数据集应包含大量的正常网络流量和恶意攻击的样本。

可以通过网络流量捕获设备或网络协议分析工具采集网络数据，并手动标记恶意攻击的样本。

这样的数据集将为机器学习算法提供足够的训练样本，以便进行准确的网络入侵检测。

其次，针对网络入侵检测系统的设计，可以采用传统的分类算法或深度学习模型。

传统的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等，这些算法适用于特征维度较小的情况。

而深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）具有强大的特征提取和学习能力，适用于处理较复杂的网络数据。

根据实际情况选择合适的算法或模型进行网络入侵检测。

接着，对于模型的训练与测试，可以采用交叉验证的方法进行模型的评估与选择。

通过划分数据集为训练集和测试集，并在训练集上进行模型参数的优化训练，然后在测试集上对模型的性能进行评估。

通过比较不同模型的评估指标如准确率、召回率、F1值等，选择最优的模型进行进一步的部署。

同时，在训练模型时需要注意数据样本不平衡问题，采用合适的采样策略来平衡正负样本数量，以提高模型的性能。

为了进一步提高网络入侵检测系统的准确性和实时性，可以应用特征选择和特征提取技术。

特征选择是从海量的特征中选择对分类有用的特征，去除冗余和噪声特征，以减少特征空间的维度和计算复杂度。

常用的特征选择方法有方差选择法、相关系数选择法和互信息选择法等。

特征提取是将原始数据转换为更具有代表性和可区分性的特征。

常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和独立成分分析（ICA）等。

一种高速网络下IDS溢出数据包的处理模型

文｜编号：１７．７２２０２０５．４Ｉ【６１１４｛０６０．２２０１
一
种高速网络下ＩＳ溢出数据包的处理模型Ｄ
刘本斌，杨天奇
（暨南大学信息技术学院计算机系，东广州５０３）广１６２
摘要：对匹配规则和被检数据包，都分为实时在线检测部分和延时离线补检部分，来选择性地溢出一些不重要的包和规则，避免随机丢包。同时把这些溢出的包保存下来，待系统有多余处理能力时，再调出来检测。这样既避
免了随机丢包造成的安全隐患，又在没有增加硬件的情况下，了系统的检测性能。提升关键词：入侵检测；包溢出；时分析；时分析数据及延
文献标识码：Ａ中图分类号：Ｐ９．８Ｔ３３Ｏ
１引言
高速网络的出现使网络上的数据流量进一步加大，网络入侵检测系统的处理能力带来了挑战。当运算能给力不能满足时，入侵检测系统就会忽略一些数据包，造成漏报。提高系统性能可以采取数据包分流技术［但要，增加硬件成本。若优化入侵检测系统的检测策略，以减少硬件增加的规模，就可提高性价比。由于网络数据流具有突发性的特点，即在某一时刻，网络数据流量特别大，而在另外一个时刻，网络流量可能特别小。这种突发性从入侵检测系统的角度来看，就是入侵检测系统可能有时处于特别忙的状态，在很短的时间内要从大量的网络数据包中检测出入侵事件，并对这些入侵事件做出实时的响应；而在另外的一段时间内，入侵检测系统可能在相对较长的时间内都没有捕获到数据包，以就比较空闲。若在事件流对系统处理能力产生很大压力的时候，所对高优先级的事件先行实时在线处理，暂缓对低优先级的事件的处理，把这些来不及处理的数据包先存贮到一个文件里，待系统有多余处理能力的时候，再调出来检测。既避免了随机丢包造成的安全隐患，又在没有扩充硬件的情况

基于高阶模糊神经网络及D—S证据理论的数据融合系统

摘
要：高阶神经网络具有容量大、逼近能力强、容错范围广的特点，糊系统具有较高的模糊语言处模
理能力，－据理论具有不需要先验概率的优点。故将高阶神经网络、ＤＳ证模糊系统、Ｓ据理论运用于Ｄ－证数据融合系统，以使得该系统具有较强的系统自学习能力和对外
第ｉ个神经与第一１层第Ｊ个神经元之间的二阶联接权。ｗ表示第一１第Ｊ和第ｋ个神经元与第层层第ｉ神经元之间的二阶连接权（个２≤ ≤ Ｚ）所。有隐层与输出层的激励函数为Ｓｍｉｉｏｇｄ函数（，）输入层的激励函数为线性函数。这样，＝（ｅｎ）。
已广泛采用了多传感器集成技术和数据融合技术。本文重点探讨高阶神经网络、模糊神经网络和ＩＮＳ证据数据融合系统，并给出了相应框架结构和推理算法。
高阶模糊神经网络
１１高阶神经网络．
ｎ为层的输入，５为层的输出。ｅ，２
维普资讯
第ｌ６卷第３期
２００２年６月
华
东
船
舶
工
业
学
院
学
报（自然科学版）
Ｖｌ．６ＮＯ．０１１３
ＪｕａｏａｔＣｉｈｐｕｌｉｎｔｕｅＮａｕａＳｉｃｄｔｎｏｒｌｆＥｓｈｎＳｉｂｉｎＩｓｔｔ（ｔｒｌｃｎｅｉｏ）ｎａｄｇｉｅＥｉ

基于主成分分析的神经网络入侵检测仿真研究

要信息的，而得到更好的预测效果，从并降低检测错误率。
主成分分析方法步骤如下：
全局最优解，Ｂ为Ｐ网络参数的优化训练提供了一种新的途
径。网络入侵原始数据维数多、据量大，数传统的选择性删除法进行降维处理，造成信息的丢失。主成分分析法会
３基于ＰＡ—ＧＡ—ＢＣＰ神经网络模型
３１主成分分析．
由于采集的网络入侵原始数据其有共４１个特征属性，如果直接用４１维特征作为神经网络的输入，网络结构就会
相当的复杂，同时４１个维数据中有一些对检测结果没有什么影响，特征之间呈高度的非线性。因此，在进行神经网络学习之间，有必要对４维数据进行降维处理，１尽量消除不需
入侵检测被提出至今已有２０多年的历史，侵检测方入
法分为滥用检测和异常检测两大类。传统的检测主要采用行为统计、专家系统、模式匹配和状态转换等技术，分析事件的审计记录、识别特定的模式、生成报告和最终分析结果，
取得不错的效果。但是，随着网络入侵技术的不断发展，入侵行为表现出不确定性、复杂性和多样性等特点，使得在提取行为特征时，很难提供确定的统计模式，即便是专家知识也带有随机性、确定性等因素。近年来，于机器学不基
ＫＹＯＲＳｅｒｅｏｋ（Ｎ）Ｐｎｉａｃｍｏｅｔｎｙｉ（Ｃ；ｎｕｉｅｅｔｎＧｎｔｇｒｈＥＷＤ：ＮｕａｎｔｒｓＮ；ｒｃｐｏｐｎｎａａｓＰＡ）Ｉｔｓｎｄｔｃｏ；ｅｅｉａｏｔｍｓｌｗｉｌｌｓｒｏｉｃｌｉ

IDS 技术及其在校园网安全管理中的应用

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＩＤＳｔｅｃｈｎｏｌｏｙ；ｃｇａｍｐｕｓｎｅｔｗｏｒｋ；ｓｅｃｕｉｒｔｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔ；ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ
０引言
近些年，伴随着社会经济的不断发展，校园网安全管理问题引起了社会的广泛关注．入侵检测系统，又称为ＩＤＳ，是解决校
ｇｉｖｅｎ，ｈａｖｅｖｅｒｙｐｒａｃｔｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｃａｍｐｕｓｆｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓｅｃｕｉｔｒｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．
ＹＡＮＧＫｅｌｉｎｇ
（ＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＳｈａｎｇｑｉｕＮｏｍａｒｌＣｏｌｌｅｇｅ，Ｓｈａｎｇｑｉｕ４７６０００，Ｃ３９３．０８
文献标识码：Ａ
文章编号：１６７２—３６００（２０１４）０９— ００４４— ０３
ＩＤＳｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｉｔｓａｐｐＨｃａｉｏｆｎｓｉｎｔｈｅｃａｍｐｕｓｎｅｔｗｏｒｋｓｅｃｕｒｉｔｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔ
ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｄｅｓｉｇｎａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｗｉｔｈｔｈｅｃａｍｐｕｓｎｅｔｗｏｒｋｓｅｃｕｉｒｔｙｓｙｓｔｅｍａｎｄｔｈｅｄｅｓｉｇｎｏｆＩＤＳｉｎｓｔａｎｃｅｗｅｒｅ

高速IDS中一种改进的数据包捕获方法的研究

12期
蒋芃 ,等 :高速 IDS中一种改进的数据包捕获方法的研究
33 49
数接口 ,并且根据 L inux的要求 , 采用模组 (modu2 lar)的办法 ,将 L ibpcap 作为内核的一部分 ,以实现嵌入内核的、更加高效的 IDS。
各项指标测试数据见图 6。
3 数据包捕获测试结果和分析
归纳起来 ,将轮询和中断两种方式作一个综合对比 ,见表 1。 1. 2 NAP I技术原理
在以往的研究中 , Mogul 等人分析了基于中断驱动的操作系统中高速网络输入输出 ( IO ) 导致的 “接收活锁 ”问题 ,给出了以轮询与中断相结合的解
12期
蒋芃 ,等 :高速 IDS中一种改进的数据包捕获方法的研究
在成熟 IDS产品中 ,部分仍然采用传统的数据捕获方法 :通过 socket将数据拷贝到应用层。这种方法将网卡置于混杂模式 ,并采用 L inux内核中提供的 PF_PACKET类型的 socket,直接从链路层获取数据帧。应该说 ,这种结构比较灵活与安全 ,它不会因为应用程序崩溃导致系统崩溃 ,但频繁的应用态与核心态的转换浪费了 CPU 处理时间。针对这类产品 ,改进的方法就是采用 L ibpcap 库提供的函
图 6 不同实验条件捕获丢包率及 CPU占用率情况
4 结论
实验结果表明 ,采用基于 NAP I的自适应轮询技术和共享内存相结合的快速包捕获技术的 IDS, 由于有效地减少了中断活锁的发生 ,数据包的捕获效率得到了明显的提高 ,在数据包较小的情况下 , 较大幅度地降低了丢包率。所以 ,本文提出的这一数据包捕获方法适合作为高速网络环境下 IDS的数据包捕获解决方案。
测试方法 :使用 NetPerf来产生流量 , NetPerf采用 c / s模式 ,在数据包接收端会占用一部分 CPU 和内存 ,因此会对实验结果产生少量影响。测试了 Snort2. 0. 0[ 7 ]并选用不同的捕获模块和实验环境 , 以获得有效的实验数据。由客户机以 693, 577 pkt/ sec的速度向服务器发送 64 字节的单播 MAC 帧。数据包处理程序为包计数器 Packet Counter。

一种IDS报警可信性增强方案

一种IDS报警可信性增强方案
柴争义;林琳;王建文;齐传辉
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2009(026)009
【摘要】提高IDS(入侵检测系统)报警的可信性是IDS的根本目标.从理论上分析了可信问题产生的原因,给出了其形式化描述,提出了一种多IDS协同工作提高检测可信度的方法,并证明了该方法可以应用于各种不同IDS的协同工作中(基于误用、异常及异常与误用相结合的IDS).多检测系统结果融合时采用推进Bayesian分类方法,给出了其模型和具体算法.实验分析表明,该方法与其他同类算法相比,降低了系统的漏报率和误报率,增强了报警的可信度.
【总页数】3页(P3496-3498)
【作者】柴争义;林琳;王建文;齐传辉
【作者单位】河南工业大学,信息科学与工程学院,郑州,450001;西安电子科技大学,计算机学院,西安,710071;伊犁师范学院计算机科学系,新疆,伊犁,835000;河北工程技术高等专科学校,计算机系,河北,沧州,061001;河北工程技术高等专科学校,计算机系,河北,沧州,061001
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.08
【相关文献】
1.一种IDS报警预处理模型APM的设计与实现 [J], 李杰;龚俭
2.一种IDS报警过滤算法及实现架构研究 [J], 刘利军;怀进鹏
3.NIDS中一种报警优化算法的研究与实现 [J], 易国良;曹学武;刘利军
4.一种增强任务关键无线网络可信性的消息调度策略 [J], 江维;熊光泽
5.一种分布式IDS报警聚合模型的设计与实现 [J], 郭帆;叶继华;余敏
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车联网威胁分析和入侵检测关键技术

导读：汽车产业为追求更佳的舒适性、便捷性、安全性等其他特性，正不断向智能化和网联化快速转变。

车联网高速发展的同时，其自身的安全问题也日渐突出。

本文阐述了车联网安全架构，并分析架构各层级面临的主要安全威胁。

针对主要安全威胁，总结国内外车联网入侵检测技术的研究现状。

最后，分析了当前入侵检测的关键技术，提出了未来研究方向和思路，为我国车联网安全的发展提供理论和技术参考。

1 引言当前，物联网被视作继互联网之后的又一次信息技术革命浪潮，万物互联将是未来社会的发展趋势。

汽车产业作为“万物互联”中的重要板块，为追求更佳的舒适性、便捷性、安全性等其他特性，正不断向智能化、网联化、数字化快速转变。

汽车互联网的诞生，借助了新一代移动通信技术，实现车与人、车与车、车与路、车与云等全方位的网络连接，提升用户驾驶体验的同时，极大地提高交通运行效率及交通服务的智能化水平。

日本早在20世纪60年代，首先开启了车内网络的研究。

美国在2010年发布了《智能交通战略研究计划》，为车联网技术的发展进行了详细的规划和部署。

如今，我国的智能网联汽车的发展也已提升至国家战略高度，国务院和工业信息化部、交通运输部、科学技术部、发展改革委、公安部等部委均出台一系列规划及政策推动我国智能网联汽车产业发展。

在车联网高速发展的同时，车载网络开放性不断提高，面临的信息安全威胁也随之增大，车联网安全事故不断涌现。

本文介绍了车载网络安全的架构，从架构出发，分析各结构主要安全威胁。

总结了国内外车联网入侵检测的研究现状，并结合前沿技术，指出车联网入侵检测关键技术创新点，为我国车联网安全的发展提供理论和技术参考。

2 车联网架构典型的车联网定义是指汽车结合高精度、高可靠性且低时延的传感器技术与新一代的移动通信技术，实现车辆内部与车辆外部人、车、路、云、端全方位的网络连接。

从车联网安全威胁角度，李兴华等人在《车联网安全综述》中将车联网架构划分为车外网通信层、车内平台网络层和车内组件层。

基于神经网络的医学影像IDS技术研究

基于神经网络的医学影像IDS技术研究近年来，基于神经网络的医学影像IDS技术在医疗行业中得到了越来越广泛的应用。

IDS技术可以对医学影像进行准确、快速的诊断，为医生提供更加科学有效的治疗计划，同时也可以大大提升医疗系统的工作效率和效果。

一、神经网络与医学影像IDS技术神经网络是指由相互联接的神经元所构成的网络，其工作原理类似于人脑的神经系统，具有自适应性和学习能力。

在现如今飞速发展的人工智能技术中，神经网络作为一种重要的算法工具被广泛运用在医疗领域中。

医学影像IDS技术是一种通过对医学影像进行深度学习和数据挖掘分析，快速识别并定量分析医疗图像数据的技术。

IDS技术的主要应用领域包括肿瘤诊断、心脏疾病诊断、神经疾病诊断等。

二、应用案例分析基于神经网络的IDS技术在医疗领域中的应用案例已经逐渐增多。

以下是几个应用案例的具体介绍。

1. 肺癌诊断肺癌是一种非常常见的恶性肿瘤。

肺癌的病变位置、大小、形状和分布情况在病理学上非常复杂，通常需要经过多次检查才能得出准确的诊断。

基于神经网络的肺癌IDS技术可以利用神经网络对肺部医学影像进行自主的分析和识别，从而快速准确地诊断肺癌。

2. 心脏疾病诊断心脏疾病是一种严重的健康问题。

在传统的诊断模式下，需要进行多次心电图等检查才能确定心脏疾病的诊断结果。

而基于神经网络的心脏疾病IDS技术能够提高医学影像的自动识别性能，从而加密并且加速心脏疾病的诊断过程。

3. 脑部疾病诊断脑部疾病也是比较常见的一种疾病。

可以通过对脑部医学影像进行深度学习、数据挖掘和分析进而实现快速诊断。

基于神经网络的脑部疾病IDS技术还可以自动检测肿瘤的位置、大小，提高医生的工作效率和治疗准确性。

三、存在的问题及出路尽管基于神经网络的IDS技术在医疗领域中得到了广泛的应用，但目前仍存在着一些难以克服的问题。

首先，由于医学影像数据具有复杂性和模糊性，对神经网络的要求也相应变得更加高。

因此如何增加神经网络模型的可靠性、强化其性能是当前研究的重点。

维数约简技术在网络安全中的应用

维数约简技术在网络安全中的应用一、维数约简技术概述维数约简技术是一种在数据科学和机器学习领域中，用于处理高维数据集的方法。

它通过降低数据的维度，同时尽量保留原始数据中的重要信息，以提高数据处理的效率和准确性。

在网络安全领域，维数约简技术的应用日益广泛，它可以帮助分析人员从海量的网络数据中提取有价值的信息，以识别和防御潜在的网络威胁。

1.1 维数约简技术的核心概念维数约简技术的核心在于识别数据中的冗余或无关特征，并将其去除或合并，从而降低数据的复杂性。

这包括但不限于主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、奇异值分解（SVD）等方法。

这些方法各有优势，适用于不同的数据类型和场景。

1.2 维数约简技术在网络安全中的应用场景网络安全领域面临的挑战之一是数据的海量和复杂性。

维数约简技术可以应用于以下几个网络安全的关键领域：- 异常检测：通过降低网络流量数据的维度，快速识别出不符合正常模式的行为或事件。

- 入侵检测系统（IDS）：优化IDS的性能，减少误报和漏报，提高对新型攻击的识别能力。

- 恶意软件分析：对恶意软件的特征进行降维处理，便于快速识别和分类恶意软件。

- 网络流量分析：对网络流量数据进行维数约简，帮助网络管理员监控和理解网络行为模式。

二、维数约简技术在网络安全中的应用分析2.1 维数约简技术在异常检测中的应用在网络安全中，异常检测是识别潜在威胁的关键步骤。

维数约简技术可以帮助分析人员从常规的网络行为中提取出关键特征，构建正常行为的模型，从而更有效地识别出异常行为。

例如，通过PCA可以减少网络流量数据的维度，同时保留数据的主要变化趋势，为异常检测算法提供更清晰的数据视图。

2.2 维数约简技术在入侵检测系统中的应用入侵检测系统是网络安全的重要组成部分，它通过监控网络流量来检测可能的入侵行为。

维数约简技术可以提高IDS的检测速度和准确性。

通过LDA等方法，可以从网络数据中提取出最能区分正常和异常行为的特征，从而提高IDS 的分类能力。

一种基于卷积神经网络和主成分分析法的肺结节特征提取方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201710406302.2(22)申请日 2017.06.02(71)申请人太原理工大学地址 030024 山西省太原市迎泽西大街79号(72)发明人强彦　肖小娇　赵涓涓　赵鹏飞　王华　(74)专利代理机构北京恒创益佳知识产权代理事务所(普通合伙) 11556代理人宋华(51)Int.Cl.G06T 7/00(2017.01)G06K 9/46(2006.01)(54)发明名称一种基于卷积神经网络和主成分分析法的肺结节特征提取方法(57)摘要本发明公开了一种基于积神经网络和主成分分析法的肺结节特征提取方法，首先,利用卷积神经网络自动学习肺结节特征，通过卷积进行特征提取和降采样进行特征映射。

其次，在提取特征时，利用PCA对特征提取卷积神经网络模型(Convolutional neural networks model forfeature extraction，FeCNN)中每个特征映射层的输出降维，与输出层的映射相融合得到最后的多层深度融合特征。

本发明不仅能有效识别肺结节的医学征象，而且避免了传统方法中复杂的特征提取和特征重建过程，从客观方面起到辅助诊断的作用。

权利要求书2页说明书5页附图3页CN 107220971 A 2017.09.29C N 107220971A1.一种基于卷积神经网络和主成分分析法的肺结节特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：A1、CT图像的预处理在搭建CNN模型前，提取CT图像的包含肺实质的感兴趣区域；肺部CT序列图像取图像左上角坐标(40,110)，右下角坐标(470,440)，这一范围包含的肺实质最完整；然后将结果图经过双线插值法，规格化到112×112大小后，存储的样本库中，用于进行FeCNN的训练；A2、特征提取A21特征提取C层为特征提取层，每个单元的通过与前一层的局部感受野相连，经过卷积运算提取局部特征，根据局部特征来确定它与其他特征空间的位置关系；在第k(k＝1,…6)层计算时，假设输入的特征图输出的特征映射有和其中M和I分别代表x k和y k、z k的最大维数；每个在卷积层运算后的特征图其中，Convn表示特征图x k和卷积核的卷积运算，b代表偏置量，1表示步长为1；线性函数F(x)＝max(0,x)为激活函数；A22特征映射S层是特征映射层，通过局部平均运算，使样本上所有单元的具有相等的权值，因而减少了FeCNN中自由参数的个数，降低了网络参数选择的复杂性；假设输入的特征图输出的特征映射为其中M和N 分别代表x k和z k的最大维数；每个降采样层都采用固定大小的核对y k进行降采样，得到特征映射其中，downsampling代表降采样运算，2代表步长为2；在最后一次降采样后，通过激活函数得到最后输出：经过多次卷积和降采样后，将最后一层特征图进行全连接得到48×1维单层特征向量X1；A23特征选择通过PCA方法对每一层的映射进行降维后输出，得到多层深度融合特征向量X2，使得特征表达更为紧凑；对特征图像适用PCA降维的步骤如下：1)假设有N幅特征图，每个图像的大小为M×N，则特征样本矩阵X为：X＝(X1,X2,...,X i,...,X n)其中，向量X i为由第i个图像的每一列向量依次连接成的MN的一维向量，即把矩阵向量化；计算n幅特征图像的平均向量μ：计算每幅特征图像的差值d i＝X i-μ i＝1,2,…,n2)计算特征图像的协方差矩阵C：3)对C进行奇异值分解得到特征图像的特征值λi和特征向量x i,并选取贡献值和大于95％的前n个最大特征值λi和对应的特征向量u i：对每一个映射层的特征图进行PCA融合，得到特征向量Y1，Y2和Y3，将Y1，Y2和Y3相连，得到特征向量X2。

IDS鲁棒性测试的开题报告

IDS鲁棒性测试的开题报告题目：IDS鲁棒性测试一、研究背景随着互联网的普及，网络攻击也日益增多。

为了保护计算机系统的安全，越来越多的组织开始采用入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS）作为安全防护措施。

IDS作为计算机网络安全防御的重要组成部分，在检测攻击者攻击网络的能力方面具有很大优势。

IDS不仅可以检测网络中的攻击行为，还可以发现网络异常行为和网络威胁，高效地保护计算机系统免受攻击的影响。

但是，IDS在实际使用过程中可能存在鲁棒性问题，也就是说，IDS对攻击行为的检测能力可能不够稳定，因此需要对IDS的鲁棒性进行测试和评估。

二、研究意义IDS是计算机网络安全领域的重要组成部分，可以有效地防止各种攻击行为。

但是，由于IDS的检测能力可能存在鲁棒性问题，因此必须对IDS进行鲁棒性测试和评估。

这对于提高IDS检测攻击能力的稳定性、降低误报率具有重要意义。

通过对IDS的鲁棒性测试和评估，可以提高IDS的性能和可靠性，提高计算机系统的安全性。

三、研究目标和内容1.研究目标：–探索IDS的鲁棒性测试方法，建立IDS的鲁棒性测试模型；–设计测试用例并测试，验证IDS的鲁棒性；–对测试结果进行分析和总结，提出改进措施。

2.研究内容：– IDS鲁棒性测试方法研究– IDS鲁棒性测试模型建立–针对测试对象设置测试用例–对测试结果进行统计和分析–提出IDS鲁棒性改进方案四、研究方法本次研究将采用实验研究的方法，以实验验证的方式完成研究目标。

1.实验设计–选择实验对象首先需要选择适合进行鲁棒性测试的IDS产品，如Snort、Suricata、Bro等。

–设计测试用例根据实际网络环境和攻击行为模拟，设计一组具有代表性的测试用例。

–开展实验在测试用例中模拟攻击事件，观察和记录测试结果。

–对测试结果进行统计和分析通过对测试结果的统计和分析，总结出IDS的鲁棒性问题和改进方案。

基于优化BP网络与D-S证据理论的多传感器目标识别的开题报告

基于优化BP网络与D-S证据理论的多传感器目标识别的开题报告一、研究背景和意义随着现代传感器技术和信号处理技术的发展，传感器网络已日益成为各领域应用中不可或缺的监控和控制手段。

然而，传感器网络在实际应用中面临着许多问题，其中之一是如何有效地利用多传感器信息进行目标识别和跟踪。

传统的目标识别方法往往采用传感器单独处理数据，而忽略了来自不同传感器的信息融合，导致目标识别精度不高，无法满足实际应用需求。

因此，本研究旨在探究基于优化BP网络与D-S证据理论的多传感器目标识别方法，该方法通过将传感器信息进行有效融合，提高目标识别精度，具有重要的理论和应用价值。

二、研究内容和方案1.优化BP网络BP（Back Propagation）神经网络是一种经典的人工神经网络，具有良好的逼近能力和广泛的应用领域。

然而，BP神经网络容易陷入局部最优解，造成识别精度低下，因此需要进行优化。

本研究将采用改进的BP算法，如BP神经网络的加速算法（Quickprop algorithm）等，优化BP神经网络，提高其识别效果。

2.D-S证据理论D-S证据理论是一种常用于信息融合的方法，其基本思想是将不确定性信息表示为证据值，并计算证据值的组合规则和权重。

本研究将采用D-S证据理论对多传感器信息进行融合，使得最终的识别结果具有更高可信度。

3.多传感器目标识别模型本研究将基于优化BP网络和D-S证据理论，构建多传感器目标识别模型。

该模型将在传感器节点中获取目标信息，对目标进行跟踪和识别，然后将识别结果进行融合，得到最终的目标识别结果。

同时，本研究将考虑多目标识别、目标跟踪、目标分类等问题。

三、预期成果1. 建立基于优化BP网络与D-S证据理论的多传感器目标识别模型，并验证其有效性；2. 实现多传感器节点的数据采集和信息融合；3. 对比基于BP神经网络和D-S证据理论的目标识别方法，在目标识别精度、识别速度等方面的表现；4. 完成学位论文撰写，并发表相关学术论文。

基于主成分分析的网络入侵检测研究_张旭

27基于主成分分析的网络入侵检测研究张旭（广西财经学院信息与统计学院，广西南宁530003）摘要：网络入侵数据常常体现为高维、线性不可分性。

R B F神经网络没有降维处理的功能，所以直接对原始数据进行检测速度相当慢，影响网络入侵检测的实时性。

如果采用传统的选择性删除法进行降维处理，会造成信息的丢失，影响网络入侵的检测精度。

为了提高网络入侵检测率和检测速度，提出一种主成分分析（PCA）和RBF神经网络相结合的网络入侵检测方法（PCA-RBF）。

PCA-RBF在通过PCA对网络入侵原始数据进行维数和消除冗余信息处理的基础上，构建RBF神经网络入侵检测模型。

仿真结果表明，相对于传统的RBF方法，PCA-RBF降低了漏检率、误检率、检测时间，提高了检测正确率，具有良好的检测性能。

关键词：主成分分析；径向基函数神经网络；网络入侵Research on Intrusion Detection System Based on PCAZHANG Xu(School of Information and Statistics，Guanxi University of Finance and Economics，Nanning,Guangxi 530003，China) Abstract：Network intrusion data are often indicated by high-dimension and the inseparability of linear. RBF neural network does not drop the dimension of the function, which directly detects the original data and moves very slowly, and leads to the inefficiency of the real-time network intrusion detection. To reduce the dimension by traditional selective deletion will result in the loss of information and degrade the detection accuracy of network intrusion. In order to improve the network intrusion detection rate and detection speed, we are putting forward the network intrusion detection method(PCA-RBF) which combines a principal component analysis (PCA) and the RBF neural network. PCA-RBF builds the RBF neural network intrusion detection model on the base of PCA network intrusion’s eliminating the redundant information and processing original data dimension. The simulation results show that compared to traditional RBF method, the PCA-RBF reduces the undetected rate, the false detection rate, shortens detection time and improves the detection accuracy rate, which demonstrates its good detection performance.Key words:Principal component analysis(PCA);Radial basis function(RBF);Intrusion detection0 引言在网络快速发展的今天，入侵检测系统已成为动态安全最核心的技术之一。

高速网IDS的数据管理

高速网IDS的数据管理
朱睿
【期刊名称】《软件世界》
【年(卷),期】2007(000)020
【摘要】入侵检测系统（IDS，Intrusion Detection System）是用来检测针对计算机系统和网络系统或者更广泛意义上的信息系统非法攻击的安全措施，它弥补了传统加密技术和防火墙的不足，应用日益广泛。

【总页数】3页(P56-58)
【作者】朱睿
【作者单位】GE中国
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1."十五"211工程"CERNET高速地区网和重点学科信息服务体系建设项目"专题一助力CERNET起飞——CERNET高速传输网扩容工程 [J], 张凌
2.基于网络处理器及协处理器的高速网IDS的研究 [J], 范华春;王颖;杨彬;李雪莹;陈宇;许榕生
3.高速网入侵检测系统的数据管理 [J], 张晋;许榕生;卢春燕
4.高速公路经济网的特征与区域高速公路经济网的规划 [J], 巩婧
5.基于多层模式匹配技术的高速以太网NIDS实现方案 [J], 余扬;孔梦荣
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基于网络的IDS的几点改进措施

基于网络的IDS的几点改进措施
江波;郭巧
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2003(024)003
【摘要】在当前的网络安全体系中,入侵检测系统(IDS)正扮演着越来越重要的角色.基于网络的IDS是入侵检测系统的一个重要分支,它具有隐蔽性好、速度快等优点,但它还具有对高流量网络处理能力不足,对入侵的反应措施不力等弱点.这些弱点在很大程度上限制了它的适用范围,该文对这些弱点提出一些改进措施.
【总页数】3页(P43-45)
【作者】江波;郭巧
【作者单位】北京理工大学,计算机系,北京,100081;北京理工大学,网络信息中心,北京,100081
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.08
【相关文献】
1.基于神经网络的IDS网络行为学习算法 [J], 林好;蒋外文;王新颖;陈海鹏
2.基于灰色AHP方法的JTIDS网络性能评估模型研究 [J], 张拓
3.基于Libpcap和Libnids的网络入侵检测系统(NIDS)设计与实现 [J], 陈志坚;常估
4.基于竞争神经网络的全局K-Medoids聚类算法研究 [J], 曹勇;王兆辉;高琦;甄丽
红
5.基于LibNIDS的网络安全实验设计与实现 [J], 孙亮; 刘文杰
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以“协作”来提高IDS产品的价值

以“协作”来提高IDS产品的价值
佚名
【期刊名称】《计算机安全》
【年(卷),期】2003(000)031
【摘要】随着Internet的迅猛发展,网络安全越来越受到政府、企业,乃至个人的重视.过去,防范网络攻击最常见的方法是防火墙.然而,仅仅依赖防火墙并不能保证足够的安全,如果把防火墙比作守卫网络大门的门卫,那么我们还需要可以主动寻找罪犯的巡警--入侵检测系统(IDS).
【总页数】1页(P34)
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.08
【相关文献】
1.产品开发中的三个层次价值分析：提高小柴油机企业产品价值的几点思考 [J], 庄稼祥
2.以"协作"来提高IDS产品的价值 [J],
3.发挥百草枯产品价值推进社会责任关怀事业——中国百草枯行业协作组第二次工作会议在南京召开 [J], 朱旨昂
4.农产品领域纵向协作机制转型升级的障碍及对策农产品领域纵向协作机制转型升级的障碍及对策--以忠县柑橘为例 [J], 王图展
5.提高产品附加价值+多方协作共赢农业产业一体化及其收益实现 [J], 韩一军因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于d-s 证据理论的网络异常检测方法

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D-S 证据理论背景
D-S 证据理论由 Dempster 于 1967 年提出[16],其学生 Shafer 将其发展并整理成一套完整的数学推理理
论 .D-S 证据理论可以看作是有限域上对经典概率推理理论的一般化扩展 ,其主要特性是支持描述不同等级的精确度和直接引入了对未知不确定性的描述.D-S 证据理论可以支持概率推理、诊断、风险分析以及决策支持等,并在多传感器网络、医疗诊断等应用领域内得到了具体应用. D-S 证据理论是建立在非空有限域 Θ上的理论,Θ称为辨识框架(frame of discernment,简称 FOD),表示有限个系统状态{θ1,θ2,…,θn},而系统状态假设 Hi 为 Θ的一个子集,即 Θ的幂集 P(Θ)的一个元素.D-S 证据理论的目标是仅根据一些对系统状态的观察 E1,E2,…,Em 推测出当前系统所处的状态 ,这些观察并不能够唯一确定某些系统状态,而仅仅是系统状态的不确定性表现.作为 D-S 证据理论最底层的概念,首先需要定义对某个证据支持一个系统状态的概率函数,称为信度分配函数(basic probability assignment,简称 BPA).
ZhuGe JW, Wang DW, Chen Y, Ye ZY, Zou W. A network anomaly detector based on the D-S evidence theory. Journal of Software, 2006,17(3):463−471. /1000-9825/17/463.htm Abstract: Network anomaly detection has been an active research topic in the field of Intrusion Detection for many years, however, it hasn’t been widely applied in practice due to some issues. The issues include high false alarm rate, limited types of attacks the approach can detect, and that such approach can’t perform real-time intrusion detection in high speed networks. This paper presents a network anomaly detector based on Dempster-Shafer (D-S) evidence theory. The detector fuses multiple features of network traffic to decide whether the network flow is normal, and by such fusion it achieves low false alarm rate and missing rate. It also incorporates some self-adaptation mechanisms to yield high accuracy of detection in dynamic networks. Furthermore, light-computation features are used to develop an efficient fusion mechanism to guarantee high performance of the algorithm. On the 1999 DARPA/Lincoln Laboratory intrusion detection evaluation data set, this detector detects 69% attacks at low false alarm rate. Such result is better than the 50% detection rate of EMERALD—the winner of 1999 DARPA/Lincoln Laboratory intrusion detection evaluation, and results from other research projects. Key words: 摘要: intrusion detection; anomaly detection; D-S theory; evidence theory; data fusion