基于云模型和BP神经网络的入侵检测.pdf

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1、116传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2011年第3O卷第1期基于云模型和BP神经网络的入侵检测张锏(宿州学院信息工程学院，安徽宿州234000)摘要：云模型是进行定性定量转换的有效工具，正态云模型通过期望、熵和超熵构成特定结构发生器，这种特定结构使得正态云模型更具有普遍适用性，更简单、直接地完成了定性与定量之间的相互转换过程。结合BP网络局部精确搜索的特性，提出一种基于云模型与BP网络的入侵检测方法，将云模型和BP算法有机结合。通过KDD99CUP数据集分别进行了仿真实验对比，结果表明：该方法不但收敛速度快，迭代次数较少

2、，并且可提高入侵检测的准确率。关键词：入侵检测；云模型；BP神经网络；网络安全中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1000-9787(2011)01-0116--03IntrusiondetectionbasedoncloudmodelandBPneuralnetworksZHANGJian(SchoolofInformationEngineering，SuzhouUniversity，Suzhou234000，China)Abstract：Cloudmodelisaneffectivetoolforqualitativeandquantitativetransform

3、，aspecificstructuregeneratorisformedbynormalcloudmodelthroughexpectation，entropyandhyperentropy，Thisparticularstructuremakesthenormalcloudmodelhasmoregeneralapplicabilityandsimplyandstraightforwardcompletedconversionprocessbetweenqualitativeandquantitative．Anintrusiondetectionmethodsispropose

4、dbasedoncloudmodelandBPNetwork．ThecloudmodelandBPalgorithmarecombined．ThesimulationexperimentiscomparedrespectivelybyKDD99CUPdataset．Experimentalresultsshowthatthemethodisnotonlyfastconvergencebutalsohasfewernumberofiterations．Itcanimprovetheaccuracyofintrusiondetection．Keywords：intrusiondete

5、ction；cloudmodel；BPneuralnetworks；networksecurity0引言影响到网络的收敛速度，而且，可能对最终网络的性能有很随着网络技术的发展，新的网络入侵方法层出不穷，因大影响。虽然一些研究者也尝试，与遗传算法、粗糙此，不能简单地以传统的方法分析已有入侵的手段来解决集、粒子群算法等结合，但效果不尽理想j。入侵检测的问题，而要让入侵检测具有自我学习和智能判云模型把随机性和模糊性结合起来．用数字特征熵，揭断能力⋯。文献[2]基于网络数据流的异常检测；文献[3]示随机性与模糊性的关联性．并用来表示一个定性概念的把普通遗传算法和入侵检测技术结合得到较好的

6、效果；文粒度。正态云模型通过期望、熵和超熵构成的特定结构献[4，5]对遗传算法在入侵检测中的网络异常判断，检测发生器，生成定性概念的定量转换值，体现概念的不确定规则提取进行了研究。目前，研究人员正在积极研究并采性。这种特定结构不但放宽了形成正态分布的前提条用新技术、新方法来完善或重建新的入侵检测系统，而神经件，而且把精确确定隶属函数放宽到构造正态隶属度分布网络等技术的引入使入侵检测的智能性研究成为热点。的期望函数，因而更具有普遍适用性，更简单直接地完成了神经网络具有自学习、自适应的特征。这些特性使其在入定性与定量之间的相互转换过程。针对云模型的研究，侵检测中得到了很好的应用。目前

7、最流行的神经网络给出定性与定量之间转换的云模型形式化表示，并且，将正学习算法是BP算法(back—propagationalgorithm)，但是，在态云模型与BP网络结合用于汁算机网络入侵检测，并通用BP神经网络进行入侵检测时，有一个重要问题就是网过KDD99CUP数据集分别对基于不同算法的BP神经网络连接权值的确定问题，因为初始权值选择不当，不仅会络进行了仿真实验比较。收稿日期：2010一l1—12第1期张锏：基于云模型和BP神经网络的入侵检测l171云模型发生器实现的，规则