基于改进模糊认知图入侵检测方法的研究

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1、分类号：TP391520．3040密级：天津理工大学研究生学位论文基于改进模糊认知图的入侵检测方法研究(申请硕士学位)学科专业：计算机应用技术研究方向：网络安全作者姓名：王莉指导教师：王怀彬研究员2013年1月IUllIIllIIIllUlUIY2274425ThesisSubmittedtoTianjinUniversityofTechnologyfortheMaster’SDegreeResearchonIntrusionDetectionApproachBasedonImprovedFuzzyCognitiveMapByWangLiSupervisorWangHuai

2、bin独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。一书，学位论文作者签名：互辱IJ签字日期：秒J；年Z月磅日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解墨洼墨兰盘堂有关保留、使用学位论文的规定。特授权墨盗墨墨盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编，以

3、供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复本和电子文件。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名：五苏J导师签名：签字日期：哪l；年2-月粥日签字日期：训孓年2月河日摘要近年来，网络攻击的巨大威胁和安全问题已经受到了不同组织的高度关注。入侵检测系统作为一个保护数据完整性和系统可用性的反制手段，起着越来越重要的作用。目前，许多研究人员将模糊认知图(FuzzyCognitiveMap，FCM)方法应用于入侵检测中，并取得了一定的成果。然而，FCM入侵检测方法存在训练时间长和检测率不高的不足。为了克服这些不足，本文提出了一种基于改进模糊认知[訇(Imp

4、rovedFuzzyCognitiveMap．IFCM)的入侵检测方法。主要研究内容如下：针对模糊认知图入侵检测方法训练时间长的问题，以AFS理论和格贴近度为理论依据，提出了基于AFS理论和格贴近度(AFSTheoryandLatticeClose．degree．AFS．LCD)的约简算法，并给出了AFS．LCD入侵检测属性约简方法。模拟实验结果表明：与FCM入侵检测方法相比，该方法明显减少了FCM入侵检测方法的训练时间，并且提高了FCM入侵检测方法的检测率。针对模糊认知图入侵检测方法检测率不高的问题，提出了基于模糊神经网络的模糊认知l訇(FuzzyCognitiveMap

5、BasedonFuzzyNeuralNetworks，FNN．FCM)．X．侵检测方法。模拟实验结果表明：与FCM和概率FCM入侵检测方法相比，该方法的检测率较高、误报率较低。在以上研究工作的基础上，提出了基于改进模糊认知图的入侵检测方法。该方法首先应用AFS．LCD约简算法对入侵检测数据集进行属性约简，得到优化的属性子集；然后用优化的属性子集训练FNN．FCM模型实现入侵检测。模拟实验结果表明：与FCM、AFS．LCD．FCM和FNN．FCM入侵检测方法相比，该方法训练时间更短、检测率更高、误报率更低。关键词：入侵检测AFS理论格贴近度模糊认知图模糊神经网络Abstrac

6、tInrecentyears，thedramaticthreatofnetwork’basedattacksandthesecurityconcernshavereceivedhigherattentionfromdifferentorganizations．Intrusiondetectionsystemplaysanincreasingroleasacountermeasuretopreservedataintegrityandsystemavailability．Atpresent，manyresearchershaveappliedfuzzycognitivemap

7、(FCM)tointrusiondetectionandobtainedcertainstudyingachievements．HoweveLFCMintrusiondetectionmethodexistdeficienciesoflongtrainingtime，lowdetectionrate．Aimingatthesedeficiencies，thispaperpresentanintrusiondetectionapproachbasedonimprovedfuzzycognitivemap(IFCM)．