神经网络在高效智能入侵检测系统中的应用.ppt

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入侵智能检测实验报告(3篇)

第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展，网络安全问题日益凸显。

入侵检测技术作为网络安全的重要手段，能够实时监控网络系统的运行状态，及时发现并阻止非法入侵行为，保障网络系统的安全稳定运行。

本实验旨在通过构建一个入侵智能检测系统，验证其有效性，并分析其性能。

二、实验目的1. 理解入侵检测技术的基本原理和实现方法。

2. 掌握入侵检测系统的构建过程。

3. 评估入侵检测系统的性能，包括检测准确率、误报率和漏报率。

4. 分析实验结果，提出改进建议。

三、实验材料与工具1. 实验材料：KDD CUP 99入侵检测数据集。

2. 实验工具：Python编程语言、Scikit-learn库、Matplotlib库。

四、实验方法1. 数据预处理：对KDD CUP 99入侵检测数据集进行预处理，包括数据清洗、特征选择、归一化等操作。

2. 模型构建：选择合适的入侵检测模型，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，进行训练和测试。

3. 性能评估：通过混淆矩阵、精确率、召回率等指标评估入侵检测系统的性能。

4. 实验结果分析：分析实验结果，总结经验教训，提出改进建议。

五、实验步骤1. 数据预处理（1）数据清洗：删除缺失值、异常值和重复数据。

（2）特征选择：根据相关性和重要性选择特征，如攻击类型、服务类型、协议类型等。

（3）归一化：将数据特征进行归一化处理，使其在相同的量级上。

2. 模型构建（1）选择模型：本实验选择SVM和Random Forest两种模型进行对比实验。

（2）模型训练：使用预处理后的数据对所选模型进行训练。

（3）模型测试：使用测试集对训练好的模型进行测试，评估其性能。

3. 性能评估（1）混淆矩阵：绘制混淆矩阵，分析模型的检测准确率、误报率和漏报率。

（2）精确率、召回率：计算模型的精确率和召回率，评估其性能。

4. 实验结果分析（1）对比SVM和Random Forest两种模型的性能，分析其优缺点。

深度学习在网络入侵检测中的应用

深度学习在网络入侵检测中的应用在当今数字化的时代，网络安全成为了至关重要的问题。

随着互联网的普及和信息技术的飞速发展，网络入侵事件日益频繁，给个人、企业乃至整个社会都带来了巨大的威胁。

为了有效地防范网络入侵，保护网络系统的安全，各种技术手段应运而生，其中深度学习在网络入侵检测中的应用正逐渐展现出强大的潜力。

网络入侵是指未经授权的个人或团体试图进入、破坏或窃取网络系统中的信息和资源的行为。

这些入侵行为可能包括黑客攻击、恶意软件感染、网络钓鱼、拒绝服务攻击等，它们不仅会导致数据泄露、系统瘫痪，还可能造成严重的经济损失和社会影响。

因此，及时准确地检测网络入侵行为对于维护网络安全至关重要。

传统的网络入侵检测方法主要基于特征匹配和规则库。

这些方法通常需要人工提取特征，并依赖于事先定义好的规则来判断是否存在入侵行为。

然而，随着网络攻击手段的不断变化和复杂化，传统方法逐渐暴露出一些局限性。

例如，它们难以应对新型的、未知的攻击模式，对于复杂的网络环境和大量的数据处理能力也有限。

深度学习作为一种新兴的技术，为网络入侵检测带来了新的思路和方法。

深度学习模型能够自动从大量的数据中学习特征和模式，无需人工进行繁琐的特征提取工作。

常见的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等，在网络入侵检测中都有着广泛的应用。

以卷积神经网络为例，它在图像识别等领域取得了显著的成果，同样也适用于网络入侵检测。

通过对网络流量数据进行预处理和转换，将其构建为类似于图像的二维矩阵，卷积神经网络可以自动学习数据中的特征模式，从而识别出正常流量和入侵流量之间的差异。

循环神经网络和长短时记忆网络则擅长处理序列数据，能够捕捉网络流量中的时间依赖关系，对于检测具有时间特征的入侵行为具有优势。

深度学习在网络入侵检测中的应用具有诸多优点。

首先，它能够处理大规模的数据，并且具有较强的泛化能力，可以检测到未知的攻击模式。

有监督SOM神经网络在入侵检测中的应用

ＺＨＡｏａｎ．Ｊｉｈｕａ，．ｅ．ｕａ．ＬＩＷｉｈ
（．ｏｌｅｏＣｏｕｅ，ｒｗｓｍｏｙｅｈｉａＵｉｅｓｙＸｉｎ７０７，ｉａ１ＣｌｇｆｍｐｔＮｏｔｅｔＰｌｔｃｎｃｌｎｖｒｉ， ’ １０２Ｃｈｎ；ｅｒｈｅｔａ２Ｄｐｒｎｆｏｕｅｃｅｃ，ｈｎｌｏＵｉｅｓｙＳａｇｕ２００Ｃｉａ．ｅａｔｔｍｐｔｒｉｅＳａｇｕｎｖｒｉ，ｈｎｌｏ７６０，ｈｎ）ｍｅｏＣＳｎｔ
ｃｍｐｔｉｅｌｅ．ｃｒｉｇｔｄｆｅｅｔｒｄｃｉｎｃｔｇｒｆｎｕａｌ，ＳＭｅｅｔｄｆｅｅｔｏｍｕａｏａｊｓｗｅｇｔａｄｔｉｅｗｏｋｏｅｉｖｙｒＡｃｏｄｎｉｒｎｅｉｔａｅｏｙｏｐｔｍｐｅＳＯｓｌｃｓｉｒｎｒｌｔｄｕｔｉｈｓａｎｎｔｒ．ｔａｏｆｐｏｉｓｓｆｆｎｒ
Ｔｈｏｇｏｉａｉｎｏｗｅｇｔ，ＳＯＭｅｌｚｓｔｅｒｇｅｓｏｎｔｔｔｃｏｅｓｍｐｅｃａｓｓＥｘｒｍｅｔｎＫＤＤｒｕｈｃｍｂｎｔｏｓｏｆａｄｓａｉｉｆｈａｌｌｓｅ．ｐｅｉｎｓｏｈｓｔＣＵＰ９ａａｅｈｗ９ｄｔｓｔｏｓ
出层，根据输入样本的不同预测类别，选取不同的公式调整权值，并训练网络。通过２个权值的组合，实现对样本类别的回归和统计。基
于ＫＤＤＣ９ＵＰ９入侵检测数据集的实验结果表明，与其他ＳＯＭ网络相比，ＳＯＭ具有更好的分类性能和更高的入侵检测率。Ｓ

神经网络集成模型在入侵检测中的应用

摘
要：侵检测是网络安全研究中的热点。提出了一种用于入侵检测的神经网络集成模型。该模型采用神入
经网络集成分类技术，去除训练集中的冗余数据，利用遗传算法优化成员网络的权值，在此基础上训练成员网络，最终通过神经网络对成员网络的输出结果进行融合。理论和实验表明，模型具有较好的检测能力。关键词：神经网络集成；属性选择；遗传算法；入侵检测文章编号：０２８３（０２２．１５０文献标识码：中图分类号：Ｐ９１０ —３１２１）９００ —４ＡＴ３３
１概述
随着网络规模的不断扩展，网络安全术、身份认证、防火墙、入侵检测等。其中，入侵检测被认为是防火墙之后的第二道 “ 安全闸门” 。常见的入侵检测方法有误用检测和异常检测两种。误用检测主要
南通大学计算机科学与技术学院，苏南通２６江２０１９
ＣｏｌｇｆＣｏｌｅｏｍｐｕｅｉｎｅａｄＴｅｈｎｏｇ，ｎｏｎｖｅｓｔ，ｎｏ，ｉｎｕ２２０１，ｉａｅｔｒＳｃｅｃｎｃｏｌｙＮａｔｇＵｎｉｒｉｙＮａｔｎｇＪａｇｓ６９Ｃｈｎ
ＸＵｉＭｎ，ＤＩＮＧｏ，ＳＨＥＮａｏｎｇＨｎｇＸｉｈｏ．Ｎｅａｅｗｏｒｅｅｕｒｌｎｔｋｎｓｍｂｌｓｍｏｌｆｒｉｒｉｅｅｔｏｅｄｅｏｎｔｕｓｏｎｄｔｃｉｎ．Ｃｏｐｕｅｍｔｒ
ＥｇｎｅｉｇａｄＡｐｉａｉｎ，０２４（９：０－０．ｎｉｅｒｎｐｌｔｓ２１，８２）１５１８ｎｃｏ

基于深度学习的网络入侵检测系统

基于深度学习的网络入侵检测系统随着互联网的飞速发展，网络安全问题日益突出。

网络入侵已成为威胁网络安全的一大问题，给个人、企业和政府带来了巨大的损失。

为了解决这一问题，学者们不断研究并提出了各种网络入侵检测的方法。

其中，基于深度学习的网络入侵检测系统引起了广泛的关注。

深度学习是一种模仿人脑神经网络的人工智能技术，具有强大的数据处理和模式识别能力，适用于处理大规模复杂数据。

网络入侵检测系统利用深度学习的特点，通过学习网络数据的模式和规律，能够有效地识别和报警网络中的异常行为。

首先，深度学习网络入侵检测系统需要构建一个强大的模型。

通常采用的是卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。

卷积神经网络主要用于处理网络数据的空间特征，而递归神经网络则主要用于处理数据的时间特征。

这两种网络结合起来可以全面地分析网络数据，在检测入侵行为时具有很高的准确性。

其次，深度学习网络入侵检测系统需要进行大规模的数据训练。

深度学习算法需要大量的样本数据进行学习和训练，以提高检测模型的准确率。

这些数据包括正常网络流量和各种恶意网络流量，通过对这些数据进行分类和分析，可以建立一个完备的入侵检测模型。

此外，深度学习网络入侵检测系统还需要进行特征工程。

特征工程是指通过对原始数据进行处理和提取，得到更加有用的特征。

在网络入侵检测中，特征工程的目标是将网络数据转化为模型可以理解的数据，以便进行准确的分类和识别。

常用的特征工程方法包括统计特征提取、时间序列分析等。

在实际应用中，基于深度学习的网络入侵检测系统具有很高的准确率和稳定性。

与传统方法相比，深度学习网络入侵检测系统在处理复杂网络数据和识别新型入侵行为方面具有更好的效果。

同时，深度学习网络入侵检测系统还可以不断地进行模型更新和优化，提高检测效果和抵御新型入侵的能力。

总结起来，基于深度学习的网络入侵检测系统是一种高效、准确的网络安全防护工具。

它借鉴了人脑神经网络的思想，利用深度学习算法对网络数据进行全方位分析和识别，能够及时发现和报警入侵行为，保障网络安全的稳定性和可靠性。

ART-2神经网络及其在入侵检测中的应用

维普资讯
鱼＿亍科技２０年第ｌ期（０６２总第２７）０期
ＡＴ２经网络及其在入侵检测中的应用Ｒ一神
崔远，杨波，葛宁
（安电子科技大学通信工程学院，陕西西安７０７）西１０１摘要在分别对ＡＴ２经网络和入侵检测原理进行介绍的基础上，指出用ＡＴ２神经网络作为入侵检测Ｒ一神Ｒ一系统检测算法的可行性利用ＫＤＵ－９ＤＰ９数据集对算法进行了Ｍｔａ仿真。实验表明，该入侵检测算法可实现Ｃａｌｂ较高的检测率和较低的误检率。关键词自适应共振理论；神经网络；入侵检测
ＡｂｔａｔＯｎｔｅｂｓｓｏｅｉｔｄｃｉｎｔｈｓｒｃｈａｉｆｔｎｒｕｔｏｔｅＡＲＴ２ｎｕａｅｗｏｋａｄｉｔｕｉｎｄｔｃｉｎ山ｉａｅｏｎｓｈｏｏ－ｅｒｌｎｔｒｎｎｒｓｏｅｅｔ．ｓｐｐｒｐｉｔｏｏｔｈｅｓｂｌｙｏｐｌｉｇＡＲ－ｄｌｎｉｔｕｉｎｄｔｃｉｎＵｓｎｅＫＤＤｕｅｆａｉｉｔｆａｐｙｎＴ２ｍｏｅｎｒｓｏｅｅｔ．ｉｇｔｔｉｉｏｈＣＵＰ９ａａｅ，ｉｌｔｎｉｉｅ一９ｄｔｓｔａｓｍｕａｉｓｇｖｎｏｗｉｔｂＴｈｉｌｔｎｓｏｈｔ１ｔｈｓａｇｒｍｌａｈｅｅｈｇｅｅｔｏａｅａｄｌｗａｓｏｉｖｔＭａｌ．ｅｓｍｕａｉｈｗｓｔａＤＳｗｉｔｉｌｏｉｗｉｃｉｖｉｈｄｔｃｉｎｒｔｎｏｆｌｅｐｓｔｅｈａｏｈｓｌｉ

变异粒子群优化的BP神经网络在入侵检测中的应用

第８卷第６期
２０１３年１２月ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３－４７８５．２０１３０４０４０
智
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报
Ｖｏ１．８Ｎｏ．６
Ｄｅｃ．２０１３
ＣＡＡＩＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓ
ｔｒｕｓｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＣＡＡＩＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓ，２０１３，８（６）：５５８－５６３．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆｒｅａｌ — ｔｉｍｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎｄｓｅｌｆ－ｌｅａｒｎｉｎｇｏｆｔｈｅｉｎｔｒｕｓｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ
中图分类号：ＴＰ３９３文献标志码：Ａ文章编号：１６７３ — ４７８５（２０１３）０６ — ０５５８－０６
中文引用格式：宋龄。常磊．变异粒子群优化的ＢＰ神经网络在入侵检测中的应用［Ｊ］．智能系统学报，２０１３，８（６）：５出了ＭＰＳＯ — ＢＰ混合优化算法．为提高入侵检测系统的检测率、降低误报率，提出了一种新的入侵检测模型（ＭＰＢＩＤＳ）．采取Ｉｒｉｓ数据集对３个ＢＰ神经网络进行模拟实验，结果表明，优化后的ＢＰ神经网络具有更好的收敛速度和精度．将改进的ＢＰ神经网络应用到入侵检测中，采取ＫＤＤＣＵＰ９９为测试数据集，仿真结果表明，基于改进ＢＰ神经网络的入侵检测模型能提高检测率、降低误报率．关键词：变异算子；入侵检测系统；粒子群优化算法；ＢＰ神经网络

基于深度神经网络的入侵检测系统

基于深度神经网络的入侵检测系统一、基于深度神经网络的入侵检测系统概述随着信息技术的快速发展，网络安全问题日益受到重视。

入侵检测系统（Intrusion Detection System, IDS）作为网络安全的重要组成部分，其主要任务是监测网络流量，识别并响应可能的恶意行为。

传统的入侵检测方法，如基于签名的检测和异常检测，虽然在某些情况下有效，但面对日益复杂的网络攻击手段，其局限性也日益凸显。

基于深度神经网络的入侵检测系统以其强大的特征学习能力和泛化能力，为提高检测准确性和应对新型攻击提供了新的解决方案。

1.1 深度学习在入侵检测中的应用深度学习是机器学习的一个分支，通过构建多层的神经网络模型，能够自动提取数据的高层次特征。

在入侵检测系统中，深度学习可以应用于流量分析、行为分析和异常模式识别等多个方面。

与传统方法相比，深度学习模型能够更好地捕捉到数据的内在复杂性，从而提高检测的准确性和效率。

1.2 深度神经网络的结构和原理深度神经网络由多层神经元组成，每层神经元通过权重连接到下一层，形成复杂的网络结构。

网络的输入层接收原始数据，中间层进行特征提取和转换，输出层则根据学习到的特征进行分类或回归。

通过反向传播算法和梯度下降方法，网络可以不断调整权重，优化模型性能。

二、基于深度神经网络的入侵检测系统设计设计一个有效的基于深度神经网络的入侵检测系统，需要考虑数据预处理、网络模型选择、训练与验证等多个环节。

2.1 数据预处理数据预处理是构建深度学习模型的第一步，包括数据清洗、特征选择和数据标准化等。

在入侵检测系统中，原始网络流量数据可能包含大量的噪声和无关信息，需要通过预处理步骤来提高数据质量。

此外，为了提高模型的泛化能力，还需要对数据进行归一化处理，使其分布更加均匀。

2.2 网络模型选择选择合适的深度神经网络模型对于入侵检测系统的性能至关重要。

常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。

一种基于神经网络的入侵检测系统研究

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ｓｏｔｏｉｇ．Ｔｅｖｌａｉｎｅｕｓｈｗｈｔｈｐｒｏｍａｃｏｔｅ】ｔｕｉｎｅｅｔｏｍｔｏｂｓｄｎｍｐｏｅＢａｇｒｈｉｆｅｔｅｈｒｃｍｎｓｈｅａｕｔｏｒｓｌｓｏｔａｔｅｅｆｒｎｅｆｈｎｒｓｏＤｔｃｉｎｅｈｄａｅｏｉｒｖｄＰｌｏｉｍｓｆｃｉｔｔｅｖＫｅｗｏｄｙｒｓ：ｉｒｓｎｅｅｔｎｎｕａｎｔｒＢＰｌｏｉｍｎｕｉｄｔｃｉ：ｅｒｌｅｗｏｋ：ａｇｒｈｔｏｏｔ
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ＡｂｔａｔＩｈｓａｅ，ｐｏｏｅｈａｐｃｔｎｆｎｕａｎｔｒｔｃｎｌｙｏｈｄｓｎｏｔｅｎｒｓｎｅｅｔｏＳｓｅｓｒｃ：ｎｉｔｐｐｒｗｅｒｐｓｔｅｐｌａｉｏｅｒｌｅｗｏｋｅｈｏｏｔｔｅｅｉｆｈＩｔｕｉＤｔｃｉｉｏｇｇｏｎｙｔｍａｍｏｅｏｉｒｓｎｅｅｔｎｙｔｍａｅｏｎｕａｎｔｒｄｌｆｎｕｉｄｔｃｉｓｓｅｂｓｄｎｅｒｌｅｗｏｋ．ＴｏｈｉｈｒｎｓｏｔｏｎｓｆｈｔａｉｉｎｌａｇｒｔｍｔｏｏｔｅｎｅｅｔｈｒｃｍｉｏｔｅｒｄｔａｇｏＢＰｌｏｉｈ

RBF神经网络在入侵检测系统中的应用

网络系统安全形式的变化，传统的基于专家系统的检测技术暴露出若干局限性和不足：赖于一个复依
杂而庞大的规则库，乏足够的灵活性来检测已知缺入侵方法的变种，而且对在时间上分散的攻击活动，或者是有多用户发起的协同攻击行为也难以奏效。这几年随着网络及其安全技术的飞速发展，一
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第２０卷第３期２００６年９川
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Ｖ【２Ｎ．ｏ．０ｏ３
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ＪＵＮＬＦＨＮＯＧＩＳＩＵＥＯＬＧＴＩＤＳＲＯＲＡＯＳＡＤＮＮＴＴＴＦＩＩＩＮＵＴＹ
系统中的应用。
关键词：Ｄ；、ｓ人工神经网络；ＢＩＲＦ
中图分类号：Ｐ０．Ｔ３９２文献标识码：Ａ
ＴｈｐｌａｉｎｏＦｅｒｌｎｔｒｎＩｅａｐｉｔｆＲＢｎｕａｅｗｏｋｉＤＳｃｏ
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收稿日期：０６—０ —３２０３１
射关系，其输出值由输入样本、神经元间的互连权值以及传递函数所决定。通过训练和学习过程来修改网络互连权值，神经网络就可以完成所需的输入

神经网络在网络入侵检测中的应用研究

ｏｄｅｏｉｒｒｔｍｐｒｖｅｔｅａｃｒｃｆｎｔｒｎｔｓｏｅｅｔｏｏｈｃｕａｙｏｅｗｏｋｉｒｉｎｄｔｃｉｎ，ｔｉｐｅｕｔｏｗａｄａｉｒｓｏｅｅｔｏｔｏｕｈｓｐａｒｐｓｆｒｒｎｔｉｎｄｔｃｉｎｍｅｈｄｓｕ
模型巾，Ｐ网络因其结构简洁、习能力强和非线性映射能Ｂ学
１引言
随着网络技术和网络规模的不断发展，网络入侵的风险性和机会也越来越多，网络安全成为了人们无法回避的问题。因此为了现在越来越多的敏感信息，入侵检测技术也成为了一项非常重要的技术，得到越来越多的重视 …。目前，传统的入侵检测方法都是基于模式匹配的入侵检
ｂｓｄｏｅｒｅｏｋａｄｇｎｔｌｏｔｍｅｗｒ．Ｉｈａｎｎｒｃｓｆｅｒｌｅｗｏｋ，ｕｉｇｇｎｔｇ－ａｅｎｎｕａｎｔｒｎｅｅｉａｇｒｈｎｔｏｋｎｔｅｌｒｉｇｐｏｅｓｏｕａｔｒｌｗｃｉｅｎｎｓｎｅｅｉａｏｃｌｒｔｍｏｏｔｚｅｒｌｎｔｏｋｗｉｈｓａｄｔｅｈｏｅａｔｇｍｏｅｓｅｔｂｉｈｄｉｈｔｐｉｅｎｕａｅｒｅｇｔｎｈｎｔｅｆｒｃｓｉｄｌｓａｌｅ．Ｔｅｍｅｈｄｉａｐｉｄｉｈｍｉｗｎｉｓｈｔｏｓｐｌｎｔｅｅ
ＲｅｅｒｈｏＩｔｕｉｎＤｅｅｔｏｙｔｍｓｄｏＮｅａｔｒｓａｃｎｎｒｓｏｔｃｉｎＳｓｅＢａｅｎｕｒｌＮｅｗｏｋ

一种基于规则和神经网络的系统在入侵检测中的应用

型。主要思想是利用神经网络的分类能力来识别未知攻击，使用基于规则系统识别已知攻击。神经网络对ＤＳＯ和Ｐｏｉ攻击有较高的识别率，ｒｎｂｇ而基于规则系统对ＲＬ和ＵＲ攻击检测更有效。因此该模型能提高对各种攻２２
— — —
Ｖｏ．４Ｎｏ４１２．．
ＮＯ．２ｏＶｏ６
文章编号：０４５０２０）４— ０４— ５１ｏ —５７ｏｅｒｌｎｅｗｏｋａｄｒｌ．ａｅｐｌｔｏｆｎｕａｔｒｎｕｅ．ｓｄｃｂｓｓｅｏｎｒｓｏｅｅｔｏｙｔｍｆｒｉｔｕｉｎｄｔｃｉｎ
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神经网络在网络入侵检测中的应用

为急需Байду номын сангаас解决的重要问题。网络入侵是威胁网络安全的重要途径
迭代聚类，则能有效的对入侵数据进行分是系统的误报率和漏报率均较高。随着计算类。机与网络技术的发展，新的入侵手段将层出２．２基于ＳＯＦＭ网的入侵检测不穷，采用单一的入侵检测技术无法满足入ＢＰ神经网络具有较好的模式识别能侵检测的需要。在深入研究神经网络的原理力，被广泛的应用于入侵检测，但由于ＢＰ以及将神经网络应用到入侵检测中的同时应算法本身存在一定的局限性，如存在局部重点研究以下几个问题。极小值、学习速度慢，甚至会在极值点附（１）应综合各种神经网络的优点进行近出现振荡现象，因此，可将无师自组织自学习的ＳＯＦＭ网和ＢＰ神经网络结合起来，从而克服ＢＰ算法的弊端【３］。采用ＳＯＦＭ和ＢＰ混合神经网络的算法，首先进行数据的预处理，提取能够表示网络流量特征的特征量，作为ＳＯＦＭ网络的输入；然后利用ＳＯＦＭ网络的自组织自学习特性，保存在竞争中取得胜利的神经元的连接权值矢量，并将其作为ＢＰ神经网络的输入，最后利用ＢＰ神经网络的预测模块进行入侵识别。２．３基于支持向量机的入侵检测．入侵检测系统的设计，针对特定的检测领域，采用不同的方法，有目的地把各种神经网络检测技术融合在一起，同时把滥用检测与误用检测并用。（２）随着分布式入侵检测的出现与发展，网络环境日趋复杂，在使用神经网络技术的同时，要注重整合智能化Ａｇｅｎｔ技术加强各种安全部件之间与安全工具之间协作的研究。（３）随着黑客攻击网络的技术的复杂化，提取的攻击者攻击特征量很难与网络流量特征库中的提取的特征量相匹配，靠

基于人工智能的网络入侵检测技术

基于人工智能的网络入侵检测技术随着互联网的快速发展，网络安全问题日益突出。

网络入侵成为了一个严重的威胁，给个人和企业的信息安全带来了巨大的风险。

为了应对这一挑战，人工智能技术被引入到网络入侵检测中，以提高检测的准确性和效率。

本文将介绍基于人工智能的网络入侵检测技术的原理、方法和应用。

一、人工智能在网络入侵检测中的原理人工智能是一种模拟人类智能的技术，它可以通过学习和推理来解决复杂的问题。

在网络入侵检测中，人工智能可以通过学习网络流量的特征和行为模式，来判断是否存在入侵行为。

具体来说，人工智能可以通过以下几个方面来实现网络入侵检测：1. 数据采集：人工智能需要大量的数据来进行学习和训练。

网络入侵检测系统会收集网络流量数据、日志数据等信息，作为人工智能算法的输入。

2. 特征提取：人工智能算法需要从原始数据中提取有用的特征。

这些特征可以包括网络流量的源地址、目的地址、协议类型、数据包大小等信息。

3. 模型训练：人工智能算法会根据已有的数据进行训练，以建立一个模型来描述正常的网络行为。

训练过程中，算法会学习到网络流量的模式和规律。

4. 异常检测：一旦模型建立完成，人工智能算法就可以用来检测异常行为。

当网络流量的特征与模型不符合时，算法会判断为可能存在入侵行为。

二、基于人工智能的网络入侵检测方法基于人工智能的网络入侵检测方法主要包括机器学习方法和深度学习方法。

1. 机器学习方法：机器学习是一种通过训练数据来构建模型的方法。

在网络入侵检测中，常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。

这些算法可以通过学习已有的网络流量数据，来建立一个模型来描述正常的网络行为。

当新的网络流量与模型不符合时，算法会判断为可能存在入侵行为。

2. 深度学习方法：深度学习是一种模拟人脑神经网络的方法。

在网络入侵检测中，深度学习可以通过多层神经网络来学习网络流量的特征和模式。

常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

深度学习在网络入侵检测中的应用与优势

深度学习在网络入侵检测中的应用与优势近年来，随着网络技术的迅猛发展，网络入侵事件也层出不穷。

网络入侵不仅给个人和企业带来了巨大的损失，更严重的是对网络安全造成了严重的威胁。

为了有效应对网络入侵的威胁，传统的基于规则的入侵检测系统已经显得力不从心。

而深度学习作为一种新兴的技术手段，正在逐渐应用于网络入侵检测领域，并展现出了许多优势。

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心思想是通过模拟人脑神经元之间的连接关系，实现对数据的自动学习和抽象表示。

与传统的机器学习方法相比，深度学习具有更强的模式识别和特征提取能力，能够从大量的原始数据中学习到更高层次的抽象特征，从而实现更准确的分类和预测。

这使得深度学习在网络入侵检测中具有广阔的应用前景。

首先，深度学习在网络入侵检测中能够提高检测准确率。

传统的入侵检测系统主要依赖于事先定义的规则集合，通过对网络流量进行规则匹配来判断是否发生入侵。

然而，由于网络入侵的方式和手法繁多，传统的规则集合往往很难涵盖所有的入侵情况，导致漏报和误报的问题。

而深度学习通过对大量的网络流量数据进行学习，能够自动提取网络流量中的关键特征，并建立更准确的分类模型。

这种基于数据驱动的方法能够更好地适应网络入侵的变化，提高检测的准确率。

其次，深度学习在网络入侵检测中能够提高检测效率。

传统的入侵检测系统往往需要对每个网络流量进行规则匹配，这对于大规模的网络流量来说是非常耗时的。

而深度学习通过对网络流量进行特征提取和抽象表示，能够将网络流量映射到低维的特征空间中，从而大大减少了检测的计算量。

此外，深度学习还可以通过并行计算和分布式计算等技术手段，进一步提高检测的效率。

再次，深度学习在网络入侵检测中能够提高对未知入侵的检测能力。

传统的入侵检测系统主要基于已知的入侵规则进行检测，对于未知的入侵行为往往无法有效应对。

而深度学习通过对大量数据的学习，能够发现隐藏在数据中的潜在模式和规律，从而实现对未知入侵的检测。

大数据技术在计算机网络入侵检测中的应用

3.1 错误率较高虚报 / 漏报是入侵探测系统的一个重要性能指标，也是目前入侵探测系统所面临的最大问题 [3]。根据目前的统计数据，每天至少有 3000 ～ 10000 个攻击利用入侵探测系统的漏洞，而目前大多数的入侵探测系统的漏洞检测率只有 50% 左右，许多攻击利用这些漏洞进行入侵。如何提高入侵探测系统的检测率，减少对已知漏洞的误判，已成为入侵探测系统所面临的一个重要问题。在一种典型的基于网络入侵探测系统中，一个目标主机可以被多个网络入侵探测器所检测到，但只有一个目标主机可以被多个网络入侵探测器所检测到。目前常用的解决方案是对多个目标主机进行扫描，但是由于存在扫描时间过长、扫描不能覆盖所有可能遭受攻击的端口等问题，导致了对同一个目标主机进行多次扫描。入侵防御系统虚报率居高不下的主要原因是入侵防御系统的检测准确率不高，现有的检测手段均有不足之处，目前尚无更好地应对大规模组合分布式攻击的手段。比如，在网络异常检测中，多使用统计学方法，但其门限很难准确地确定错误，门限过低会导致很多错误，过高也同样会导致很多错误。 3.2 缺乏主动的保护入侵检测是一种被动的、功能有限的技术，缺乏对入侵检测的主动防护。一些新型的网络攻击手段，比如蠕虫、木马、黑客软件等，已经严重威胁到了计算机网
现新的黑客技术到更新的黑客技术，都有一定的时间间隔，这段时间间隔足以让黑客们对其进行攻击 [4]。
3.3 缺少精确的定位与加工机制
IDS 是一种针对网络攻击进行检测和响应的安全防护系统，它可以通过网络对访问网络的用户进行身份认证，对访问或传输过程进行控制 [7]。IDS 的体系结构，网
入侵检测系统只能识别 IP，却不能确定 IP，也不能络中每一台计算机都有自己的一个“监视器”，并用它来

BP神经网络在入侵检测系统中的应用研究

BP神经网络在入侵检测系统中的应用研究
薛琴
【期刊名称】《信息网络安全》
【年(卷),期】2011(000)011
【摘要】文章针对传统的入侵检测系统误报率和漏报率较高、检测效率和智能化程度不足的缺点,提出了基于BP神经网络的入侵检测系统,详细介绍了BP神经网络的工作原理,分析了基于BP神经网络的入侵检测系统的设计和实现,通过仿真实验表明这种神经网络和遗传算法可以有效地应用到入侵检测系统中.
【总页数】3页(P68-69,90)
【作者】薛琴
【作者单位】湖北警官学院,湖北武汉430034
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.08
【相关文献】
1.属性数据融合算法在分布式入侵检测系统中的应用研究 [J], 潘晓君;张佑春
2.数据挖掘算法在入侵检测系统中的应用研究 [J], 林国庆
3.数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用研究 [J], 骆焦煌
4.基于BP神经网络的入侵检测系统在TDCS网络中的应用 [J], 宗盼;曹宏丽
5.BP神经网络在入侵检测系统中的应用及优化 [J], 高小伟;蒋晓芸
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图1 三层前向人工神经网络
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图2 模型原理图
本模型中，首先需要收集一定量的网络数据样本供神经网络训练模块学习，基本调节好神经网络的权值和阈值，并把这些信息交给神经网络过滤器使用。这样神经网络过滤器可以开始发挥功能了。在当前的权值和阈值下，过滤器一旦发现可疑攻击，就把数据交给模式匹配模块进行传统的分析。而模式匹配模块对于从数据库中获得的网络SQLServer数据的所有分析结果，都要提供给神经网络训练模块。神经网络训练模块依靠不断获得的这些攻击或正常的网络数据信息，本身进行自适应的调整，更新神经网络的权值和阈值，同时也就更新了神经网络过滤器的设置，从而提高了过滤器对于攻击的识别分析能力。这完全是一个在实际应用中动态自适应的过程。
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4. 结论
下面是在MATLAB环境下实现的实验结果。由实验结果可知，在学习到14步或9步时，前
向神经网络就可以达到要求的精度。由此可见，利用神经网络也不失为一种较好
的实现入侵检测的方法。
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TRAINLM, Epoch 0/1000, MSE 0.311482/0.01, Gradient 0.88205/1e-010 TRAINLM, Epoch 14/1000, MSE 0.00357177/0.01, Gradient 0.0709494/1e-010 TRAINLM, Performance goal met.
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训练的主要目的就是利用反向学习来获得理想的权值和阈值。由于训练数据的量一般都比较大，我们采用批处理的方法，即对一批样本进行计算后，分别求出这批样本的输出误差及其对应的连接权修正值，然后求出这些误差的均值和连接权修正值的均值，用均值连接权进行一次修正。这样可以提高网络学习的速度。神经网络经过训练后，生成了合适的权值和阈值，有了权值和阈值，神经网络便能对网络数据进行检测。经过训练后的神经网络具有非常快的检测速度，实时性将非常强。
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我们拟采用3层前向人工神经网络见图(1)。3 层前向人工神经网络由输入层、隐层和输出层组成，网络中各神经元接受前一级输入，单输出到下一级。训练过程中，将在这个3层前向神经网络的基础上应用经过改进的反向传播学习算法 (BP)算法。在本模型中，取Sigmoid函数
作为隐层神经元的激发函数。输出层神经的输入信息的计算公式与隐层的输入公式类似，输出层神经元的激发函数可以取比例系数为1的线性函数，也可以取非线性函数。
神经网络在高效智能入侵检测系统中的应用
1. 入侵检测系统
入侵检测系统是动态安全技术中最核心的技术之一。它通过对计算机网络或计算机系统中若干关键点收集信息并对其进行分析，从中发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和被攻击的迹象。（内部和外部）
误报率、漏报率高。原因：传统IDS所提取的用户行为特征不能很好的反映实际的情况，所建立的正常模式或者异常模式不够完善。
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神经网络学习样本的收集和结构设计收集数据包需要注意数据包样本应该具有代
表性，广泛性，要考虑到各种模式之间的平衡。从网探那里获得完整的包，通过预处理程序
过滤出TCP包，然后取包头的重要字段存入数据库，组成大部分神经网络的输入。这些字段从IP 头和TCP头中抽取， IP头中抽取的字段包括头长度、总长度、生命期、源地址、目的地址； TCP头中抽取的字段包括源端口、目的端口、控制位。这些字段信息还需进行预处理，才能作为神经网络的输入。
这种结构可以通过减少系统的开销和IDS误报率来提高监测系统的效用。
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3. 人工神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network,ANN)
3层前向人工神经网络
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ANN是理论化的人脑神经网络的数学模型，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。实际上是由大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。
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神经网络的训练和检测
输入的样本共有8个字段，所以网络的输入层设计为8个神经元，输出层有1个神经元，网络输出值在 (0 ，1) 之间， 0表示无攻击， 1表示有攻击。隐含层的神经元数目确定比较复杂，并无确定的法则，只能通过一些经验法则，借助于实验来确定。
我们采用的神经网络的学习算法是改进的反向传播学习算法算法，增加了附加动量项，输入层激发函数为线性(BP )函数，隐藏层和输出层的激发函数都为Sigmoid函数。在反向过程中，将求得的神经网络输出值与期望输出值相比较，并将比较所得差别作为误差输回到神经网络中，以调整神经网络的权值和阈值。
基于神经网络的高效智能入侵检测系统。
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基于神经网络的高效智能入侵检测系统
构想人工神经网络具体的实时入侵检测模型图
2021/异常检测系统的统计分析部分的一种替代方法，用来识别系统用户的典型特征，对用户既定行为的重大变化进行鉴别。将模式匹配与人工神经网络技术结合在一起，构成一个以已知的入侵规则为基础、可扩展的动态入侵事件检测系统，自适应的进行特征提取与异常检测，实现高效的入侵检测及防御。用神经网络来过滤出接收数据当中的可疑事件，并把这种事件转交给系统作进一步的处理。
ANN采取样本学习的方式，直接从过程的输入输出关系提取信息，并反映到神经原之间相互作用的权值上。整个网络是一种并行协同处理系统；具有一定的智能特点，有自适应、自学习、自组织的能力。
2021/3/20
将神经网络用于攻击检测只要提供系统的审计数据，神经网络就可以通过自学习，从中提取正常的用户或系统活动的特征模式，获得预测的能力，而不需要获取描述用户行为特征的特征集以及用户行为特征测度的统计分布。可以向神经网络展示新发现的入侵攻击实例，通过再训练使神经网络能够对新的攻击模式产生反应，从而使入侵检测系统具有自适应的能力。当神经网络学会了系统正常工作模式后，能够对偏离系统正常工作的事件做出反应，进而可以发现一些新的攻击模式。