基于神经网络的入侵检测系统的设计与实现 |
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作者单位: | ;1.中南大学信息科学与工程学院 |
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摘 要: | 由于传统的入侵检测系统无法识别未知攻击,为了弥补其不足,设计和实现一个基于蜜罐和BP神经网络的入侵检测系统BPIDS。该系统包含两阶段检测模型,它们分别是应用感知器学习方法的感知器检测模型和应用BP神经网络的BP网络检测模型。其中感知器检测模型用于划分正常类和攻击类,而BP网络检测模型则在此基础上对一些具体的攻击类型进行识别。最后,设计实验对BPIDS的检测能力进行测试。实验结果表明,BPIDS对被监控网络中的入侵行为具有较好的检测率和较低的误报率。
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关 键 词: | 入侵检测 感知器 BP网络 |
DESIGN AND IMPLEMENTATION OF NEURAL NETWORK-BASED INTRUSION DETECTION SYSTEM |
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