网络入侵检测系统地研究

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1、学位论文数据集中图分类号TP391学科分类号52010论文编号1001020110713密级公开学位授予单位代码10010学位授予单位名称北京化工大学作者姓名王明生学号2008000713获学位专业名称计算机应用技术获学位专业代码081203课题来源其他项目研究方向网络入侵检测论文题目网络入侵检测系统研究关键词入侵检测，特征提取，Relief算法，最小二乘支持向量机，模糊c均值论文答辩日期2011．05．26·论文类型应用研究学位论文评阅及答辩委员会情况姓名职称工作单位学科专长高级工程指导教师王艳清北京化工大学计算机网络安全师评阅人1张凤元副教授北京化工大学通信与

2、信息系统评阅人2胡伟副教授北京化工大学数字媒体评阅人3评阅人4评阅人5懒员糊王学伟教授北京化工大学电子信息与测控答辩委员1张凤元副教授北京化工大学通信与信息系统答辩委员2尤枫副教授北京化工大学软件测试答辩委员3袁洪芳副教授北京化工大学信号处理答辩委员4胡伟副教授北京化工大学数字媒体答辩委员5注：一．论文类型：1．基础研究2．应用研究3．开发研究4．其它二．中图分类号在《中国图书资料分类法》查询．三．学科分类号在中华人民共和国国家标准(GB／T13745—9)Ⅸ学科分类与代码》中查询．四．论文编号由单位代码和年份及学号的后四位组成．统研究算机网络安全的一种重要手理后

3、，利用特征提取算法对训上，重点研究了利用分类和聚类算法实现样本的分类。网络数据包采集和分析系统实现了网络入侵检测系统的自我更新。本文分析了计算机网络所面临的安全挑战，提出了利用入侵检测系统来解决网络安全问题的方法。然后详细阐述了网络入侵检测系统的概念、体系结构和发展趋势，并把NSLData数据集作为网络入侵检测系统的训练和测试样本集。训练样本标准化后，本文对不同模型下的特征提取算法进行研究和比较，采用Relief算法对入侵特征区分样本类别的能力进行评估并根据权值条件选择最优特征子集，实现入侵特征维数的降低。本文采用决策树模型对样本进行分类。基于最小二乘支持向量机的

4、一类分类器能够快速而准确地对正常样本和异常样本进行分类，从而大大降低基于最大距离的多隶属度模糊C均值算法面临的样本压力，实现对异常样本的快速收敛和正确分类。网络数据包采集和分析系统能够根据自定义的策略实时地捕获局域网中的数据包。在对数据包进行分析和信息提取后，将网络连接转变成标准的训练样本存储到数据库中，实现数据库的不断更新和和完整性。每隔一段时间利用数据库中的新样本对l北京化工大学硕士学位论文入侵检测系统重新进行训练和学习，不断的调整和更新入侵检测系统，使其能够识别新的攻击类别和弥补不足，保证系统的分类准确率。根据测试数据集的实验表明，基于模糊支持向量机的网络入

5、侵检测系统具有较高的检测效率和精度，能够满足海量数据的实时检测要求。采用Java语言进行开发设计降低了入侵检测系统的平台依赖性。关键词：入侵检测，特征提取，Relief算法，最小二乘支持向量机，模糊C均值IIABSTRACTTHERESEARCHoFNETWoRKINTRUSIoNDETECTIoNABSTRACTThisp印ermakesthenetworkintmsiondetectionsystemasthemostimportanttoinsurethesaf．et)rofintemet．ARerthenumericalanalysisandno如1ali

6、zation，misp印erusesall虹ndsoffeatllreextractionmethodstore(Iucetheintmsiondimension．Thenitf．ocIusesontheclassi6cationmodelandclusteringmodeltodividethesan叩lesintodifferentcategodes．A“astitdesignsareal一timene觚orkdataaCquisitionandanalysismodeltorealizetheupdateofitsel￡T11ispaperdisCusses

7、thechallengesinthecomputersaf嘶atpresent龃dproposesthene呐orki咖siondetectionsystemtosolVethem．Thenthep印eri劬roducestheconc印t，鲫chitectureanddevelopingtrendofthesystemindetailsandmakesthe(1atasetn锄edNSL_DATA硒trainingandtestingdataset．Afterthestandardizationofdataset，thisp印erproposesthealgom

8、Imn锄e