探析bp神经网络在网络入侵检测系统中的应用

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1、南京理工大学硕士学位论文BP神经网络在网络入侵检测系统中的应用姓名：郝坤申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：张宏20040701硕士论文BP神经网络在网络入侵检测系统中的应用摘要本文分析了神经网络在网络入侵检测系统中的应用，提出了一种基于神经元作用函数的BP神经网络改进算法，通过在标准作用函数中增加可调系数来加快神经网络的收敛速度，并将其应用到网络入侵检测系统中以加快检测速度并减少系统的漏报率和误报率。本文首先阐述了网络入侵检测系统的原理与实现，包括利用V／inpcap实现了网络嗅探器以获得网络

2、数据包、如何利用规则来定义入侵行为，然后在比较了目前较为常用的BP改进算法后，提出了本文的改进，并将其应用到网络入侵检测系统中，最后列出了实验效果。关键词：嗅探器，网络入侵检测，神经网络，BP学习算法硕士论文印神经网络在网络入侵检测系统中的应用ABSTRACTThepaperanalyzethecombinationoftheNetworkIntrusionDetectionSystem(NIDS)andtheArtificialNeuralNetwork(ANN)andpresentanewimprove

3、mentoftheANNstudyalgorithmwhichiSbasedontheneuralunitfunction．Weaddtwoadjustablecoefficientsinthefunctiontoimprovetheefficiencyoftheneuralnetworks．ByUSingtheimprovedANNwhichiSbased0nouralgorithm，weenhancedtheNIDSincludingthedecreaseofthemis—reportandtheun—

4、report．Firstly．thepaperillustratesthedetailSoftheNIDS，includingimplementingtheSnifferUSingWinpcaptogetnetworkpackets，howtouserulestodefineintrusionaction．ThenaftercomparingseveralfamousimprovementofANN，thepaperpresentsthealgorithmandcombineitwiththeNIDS．At

5、last，weshowtheoutcomeofourtest．KEYWORDS：NIDS，ANN，Sniffer，BPalgorithmy624169声明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均己在论文中作了明确的说明。研究生签名：年月日学位论文使用授权声明南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅或

6、上网公布本学位论文的全部或部分内容，可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的全部或部分内容。对于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。研究生签名：————年月日硕士论文BP神经网络在网络入侵检测系统中的应用1．引言1。1课题目的和意义随着计算机的联网，网络安全就成了一个问题。随着互联网络的发展，对安全系统的需求就越多。随着互联网络的发展，一个重要的安全软件——入侵检测系统就出现了。入侵检测试图监视和尽可能阻止可能的入侵或者其它对你的系统和网络资源产生危害的行为。入侵检测是一系列在适当

7、的位置上对计算机未授权的试图访问进行警告的机制。对于假冒身份的入侵者，入侵检测系统也能采取一些措旌来拒绝该访问⋯。随着入侵检测系统应用的发展，人们逐渐开始关注于改善入侵检测系统的性能以及减少系统的漏报率、误报率，便出现了将人工智能应用于入侵检测系统的研究，比如将模糊控制理论、神经网络应用在入侵检测系统中。在这些应用中，神经网络的使用是一个较好的应用方式，特别是目前研究最多、应用最广泛的一种多层前馈神经网络，将它应用在入侵检测系统中可以提高入侵检测系统的效率，增强系统的自学习能力。但是，BP神经网络的问题也是

8、比较突出的。因为它本质是一种梯度下降法的求最优问题，因此就不可避免的易出现学习速度慢(进入平坦区)、陷入局部最小区及对参数选择比较敏感等问题‘31，许多参数只能凭经验选取，而且对于不同输入样本，最佳的网络参数可能又是不一致的。因此，将BP神经网络应用在网络入侵检测系统中依然存在较多的问题。本文的目的就是对BP神经网络进行适当的改进应用于网络入侵检测系统中，主要集中在作用函数的改进。将改进后的BP神经网络应用于入侵