基于深度学习的网络入侵检测技术研究

随着互联网技术的不断进步,日益增加的网络规模给网络安全带来了新的挑战。深度学习具有处理高纬度海量数据的能力,因此将深度学习用于网络入侵检测成为学者研究的重点。基于此,首先介绍了当前的网络安全形势和入侵检测概念,其次分析了基于深度学习模型的网络入侵检测的实验过程,最后阐述了当前研究存在的问题以及解决这些问题的措施。     

基于改进双重深度Q网络的入侵检测模型

入侵检测技术作为网络安全有效的防御手段,是网络安全体系中的重要组成部分。随着互联网的快速发展,网络数据量快速增加,网络攻击更加趋于复杂化和多元化,目前主流的入侵检测技术无法有效识别各种攻击。针对实际网络环境中正常流量和攻击流量数据不平衡,且对攻击类流量检测率低的问题,基于深度强化学习提出一种基于改进双重深度Q网络的CBL_DDQN网络入侵检测模型。该模型将一维卷积神经网络和双向长短期记忆网络的混合网络模型引入深度强化学习的DDQN框架,并使用深度强化学习中的反馈学习和策略生成机制训练智能体来对不同类别的攻击样本进行分类,在一定程度上减弱了训练模型过程中对数据标签的依赖性。采用Borderline-SMOTE算法降低数据的不平衡度,从而提高稀有攻击的检测率。通过NSL_KDD和UNSW_NB15数据集对模型的性能进行评估,结果表明：该模型在准确率、精确率、召回率这三项指标上均取得了良好的结果,检测效果远优于Adam-BNDNN、KNN、SVM等检测方法,是一种高效的网络入侵检测模型。     

基于深度学习的网络入侵检测技术综述

互联网的发展让人们越来越关注网络安全问题，网络入侵检测已成为检测网络攻击的一种有效手段。通过深入研究，专家和学者们提出了许多深度学习的方法用于网络入侵检测，本文对这些研究方法进行了综述。首先，介绍了网络安全现状，并阐述了网络入侵检测系统的分类、数据集，然后在检测技术层面，重点讨论了自动编码器、卷积神经网络、循环神经网络等基于深度学习的网络入侵检测技术。最后，分析了当前研究中存在的问题，并对该技术的未来发展趋势作出了预测。     

基于非对称卷积自编码器和支持向量机的入侵检测模型

网络入侵检测系统在防护网络安全中占据重要地位,随着科技不断发展,目前的入侵技术没有考虑到检测技术的可扩展性、可持续性以及训练时间长短,无法应对现代复杂多变的网络异常流量。针对这些问题,提出了一种新的深度学习方法,使用无监督的非对称卷积自编码器,对数据进行特征学习。另外,提出了一种新的基于非对称卷积自编码器和多类支持向量机相结合的方法。在 KDD99 数据集上进行了实验,实验结果表明,该方法取得了良好的结果,与其他方法相比显著减少了训练时间,进一步提高了网络入侵检测技术。     

基于网络的入侵检测系统的设计与实现

入侵检测(IDS)技术是一种新兴网络安全技术,它是一种基于主动策略的网络安全系统,是对传统的安全策略的补充,是网络安全系统中的重要组成部分.入侵检测已经成为网络安全不可或缺的一部分,它为网络提供了一个防御层,在这一层中我们可以预先定义可能的入侵行为以便对网络活动进行监视,当发现在可能的入侵行为是就回报警通知系统管理员.本文将基于网络数据的安全性,论述入侵检测系统的基本概念.并论述如何结合IDS现有的技术,开发一个简单的网络入侵检测系统的模型.     

基于深度学习的入侵检测模型综述

随着深度学习技术的不断深入发展,基于深度学习的入侵检测模型已成为网络安全领域的研究热点。对网络入侵检测中常用的数据预处理操作进行了总结;重点对卷积神经网络、长短期记忆网络、自编码器和生成式对抗网络等当前流行的基于深度学习的入侵检测模型进行了分析和比较;并简单说明了基于深度学习的入侵检测模型研究中常用的数据集;指出了现有基于深度学习的入侵检测模型在数据集时效、实时性、普适性、模型训练时间等方面存在的问题和今后可能的研究重点。     

分层神经网络在入侵检测系统中的应用

入侵检测技术是提高网络安全的重要手段之一,旨在利用分层神经网络解决入侵检测问题。针对入侵检测研究的通用审计数据集,首先将数据进行预处理以便运算;其次利用RBF网络实现粗检测;再次利用Elman BP网络进行细检测,从而实现分层神经网络的入侵检测;最后在MATLAB平台下进行仿真实验,仿真结果表明,分层神经网络结构在入侵检测中体现出良好的特性。     

基于深度学习的网络入侵检测优势及应用研究

由于网络入侵事件的频繁发生,人们对于网络安全日益重视,文章重点探讨了网络入侵检测研究。首先介绍了深度学习的基础理论及技术优势,并引出了有监督及无监督的网络入侵检测方法,介绍了网络入侵检测系统的概念和基础理论,详细阐述了网络入侵检测应用,主要包括异常检测、误用检测和混合检测。     

基于DBN的网络安全态势评估和态势预测建模研究

计算机通信网络技术高速发展,日新月异,随之涌现的网络攻击、破坏现象形态各异、层出不穷。态势感知系统为网络安全提供了全面保障,提高态势评估和态势预测建模的稳定性、精准性和快速性是态势感知系统研究的重要方向。深度信念网作为一种深度学习智能算法,为网络安全态势评估和态势预测的精确性、理论化带来新方向。考虑深度信念网算法采用受限玻尔兹曼机作为基础网络,逐层预训练和微调为网络核心部分。构建广义网络安全态势评估指标体系,并建立计算机通信网络安全的态势评估和态势预测数据驱动模型。通过入侵检测数据集CIC-IDS2017进行实验仿真,验证了该模型的精准性和有效性。     

计算机网络入侵检测技术研究

随着网络技术的发展,全球信息化的步伐越来越快,网络信息系统己成为一个单位、一个部门、一个行业,甚至成为一个关乎国家国计民生的基础设施,团此,网络安全就成为国防安全的重要组成部分,入侵检测技术是一种重要的动态防护技术,继防火墙、数据加密等传统网络安全措施之后的又一道安全闸门,网络入侵检测系统,可以从海量的网络数据中发现正常的通讯和异常的入侵行为,不仅可以减少人工分析和解码带来的繁重工作,而且可以提高入侵检测系统的适应性。基于此,本文对计算机网络入侵检测技术进行详细的论述。     

基于人工智能技术的热电企业网络安全防御系统设计

热电企业网络具有开放性,网络内部数据极易被恶意攻击威胁网络安全,因此设计基于人工智能技术的热电企业网络安全防御系统。系统硬件方面,部署一个由入侵检测服务器、日志服务器、路由器、防火墙等组件构成的蜜罐网络架构;系统软件方面,利用聚类算法设计热电企业网络入侵检测功能,通过人工智能技术,建立深度学习网络模型的后门攻击与后门防御机制实现热电企业网络的安全防御。结果表明,在系统的防御下,热电企业网络数据被攻击者成功篡改的概率不超过1%,系统可有效抵御恶意网络攻击。     

入侵检测技术发展与研究

随着网络技术不断提高,计算机网络被广泛应用到各个应用领域,网络安全也越来越受到大家的关注。为了能及时的发现恶意攻击,并在这种对系统或数据造成破坏前采取措施,入侵检测技术应运而生,入侵检测系统己经成为网络安全的一道很重要屏障。该文首先介绍了网络安全的现状,并对入侵检测技术进行了探讨和分析。     

IA-SVM算法在网络入侵检测中的研究

研究网络入侵检测问题,网络入侵具有不确定性、多变性和动态性,传统检测方法不能很好的识别这种特性,且传统支持向量机参数采优化方法易出现参数选择不当,导致网络入侵检测准确率低.为了提高网络入侵检测准确率,将免疫算法引入到网络入侵检测中,用其优化支持向量机参数.方法将网络入侵检测数据输入到支持向量机中学习,将支持向量机参数作为免疫算法的抗体,把网络入侵检测准确率作为免疫算法抗原,通过抗体和抗原相互作用得到最优的支持向量机参数,然后对网络入侵数据检测得到入侵检测结果,最后通过DRAP网络入侵数据集对该方法进行仿真.仿真结果表明,相对传统网络入侵检测方法,新方法学习速度快,检测准确率高,很好地解决了传统检测方法准确率低的难题,为网络安全提供了保障.     

改进BM算法策略的网络入侵检测系统设计

入侵检测系统是近几年来网络安全领域的热门技术;传统的网络入侵检测对复杂数据信息和外来攻击都不能进行有效的特征识别,从而导致网络入侵检测准确率较低;因此,为确保网络的安全,结合实际应用过程,将事件防御策略思想引入到网络入侵检测设计中,首先,对网络安全框架和分布式网络检测系统进行了分析,在此基础上对网络检测系统进行改进,最后,利用改进BM算法策略对网络入侵系统进行有效地检测,以满足网络入侵检测实时性的要求;实验表明,该方法的性能优于静态分类器选择的检测方法,提高了检测精确性和安全性,为网络安全的运行提供了可靠的保证。     

入侵检测技术在无线传感器网络中的应用与研究

入侵检测技术是网络安全技术中的一项重要防护技术,也是继防火墙之后的第二道防护技术,随着无线传感器网络的发展,已经将入侵检测技术应该到了无线传感器网络中.介绍了无线传感器网络和入侵检测技术,提出了一个入侵检测系统模型,并进行了总结分析.     

基于异卷积神经网络的入侵检测

网络已经深入人们生产生活的各领域。然而,由于存在大量的非法入侵行为,网络所面临的安全问题也越来越严峻。因此,检测入侵以保障网络安全是一个亟待解决的问题。针对此,本文提出一种基于异卷积神经网络的入侵检测方法,采用深度学习的卷积神经网络模型完成对入侵数据的特征提取,然后根据2种不同结构的卷积神经网络训练数据,从而得到最优模型,用以判断网络入侵。最后,使用KDD 99数据进行对比实验,验证本文方法的准确性和精确性。     

PSO-SVM算法在网络入侵检测中的研究

保证网络运行的安全性,防止外来攻击与破坏,进行准确检测.由于网络入侵具有不确性,针对复杂性和多样性,传统检测方法不能有效对这种特性进行识别,导致目前网络入侵检测准确率低.为了提高网络入侵检测准确率,将粒子群(PSO)算法引入到网络人侵检测中,用优化SVM参数.PSO-SVM将网络入侵检测数据输入到SVM中学习,将SVM参数作为PSO中的粒子,把网络人侵检测准确率作为PSO的目标函数,然后通过粒子之间相互协作得到SVM最优参数,最后对网络入侵数据进行检测并输出网络人侵检测结果.在Matlab平台上采用DRAP网络入侵数据集对PSO-SVM进行仿真.实验结果表明,改进的方法PSO-SVM检测速度快,检测准确率高,为网络安全提供可靠保障.     

双重路由深层胶囊网络的入侵检测系统

深度学习与入侵检测相结合已成为当今网络空间安全的热点话题,面临不稳定的网络安全局势,如何能够准确检测出异常流量是入侵检测的重要任务.入侵数据中的每一条样本包含着多个特征,但并不是每一个特征都会决定样本的最终性质,并且某些特征反而会影响模型的判断能力.为了解决这个问题,提出了一种基于残差的双重路由深层胶囊网络的入侵检测模...     

用于入侵检测的基于粗糙集的贝叶斯分类器

网络安全的问题日趋严重,入侵检测的研究是当今的研究热点。将数据挖掘和机器学习技术用于入侵检测是一个可行的方法。有很多算法用于入侵检测中,但有的是正确率比较低,也有的是学习或分类时间长,这些都限制了入侵检测系统在实际中的应用。文中提出了将粗糙集用于网络侦听的海量数据的属性约简,而后提出使用朴素贝叶斯进行分类预测。该方法的准确率高,而且时间性能好,适用于网络入侵检测的要求。     

基于IRBF的入侵检测系统的研究

入侵检测是一种积极、动态的网络安全防护技术,能够对网络内外攻击进行防御,在保障网络安全方面起着重要的作用。研究一种将基于克隆选择原理的免疫识别算法应用于RBF(Radial Basis Function)神经网络的学习算法。该算法将输入数据作为抗原,抗体作为RBF神经网络的隐层中心,采用最小二乘递推法确定权值,提高了RBF神经网络收敛速度和精度。该算法被成功地运用到入侵检测系统中。理论与实验表明该算法具有较好的检测能力,可以较好地提高入侵检测的效率,降低误报率。