基于小波变换神经网络入侵检测系统的研究

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1、目录摘要3Abstract4第1章绪论51.1课题的研究背景和意义51.2入侵检测的国内外现状分析51.3本文的研究内容和主要创新点61.4论文内容安排6第2章入侵检测技术82.1入侵检测的概念82.2入侵检测的功能82.3入侵检测的组成与结构82.4现有的入侵检测分析技术102.4.1静态配置分析102.4.2异常检测技术102.4.3误用检测技术112.4.4入侵检测的发展方向13第3章小波神经网络153.1小波分析理论153.1.1小波分析方法的起源与提出153.1.2小波分析的应用153.1.3小波变换163.2人

2、工神经网络理论173.2.1神经网络的基本理论183.2.2神经元的结构模型183.2.3神经网络的一般框架183.3小波神经网络理论193.3.1小波神经网络的基本结构19393.3.2小波神经网络学习算法203.3.3小波神经网络训练方法203.3.4BP网络的训练及算法213.3.5小波网络与BP算法仿真对比22第4章小波神经网络在入侵检测中的应用254.1入侵检测系统设计目标254.2小波神经网络入侵检测模型的设计264.3检测系统工作模式的应用274.4仿真试验与结果30结论35致谢36参考文献3739摘要现今社

3、会,Internet已经受到人们越来越广泛的使用。各种网络服务，电子银行、电子商务、QQ聊天等已经成为人们生活中重要组成部分。各种各样的网络攻击也随着不断地增加。人们已经深刻认识到了保证网络安全的重要性。入侵检测作为一种主动的信息安全保障措施，能有效地弥补了传统安全防护技术的缺陷。通过构建动态的安全循环，可以最大限度地提高系统的安全保障能力，减少安全威胁对系统造成的危害，网络入侵检测系统成为一个重要的发展方向。本文通过利用小波变换在信号处理方面的时频分析特性和神经网络对任意非线性函数的逼近能力，提出了一种基于小波神经网络的

4、入侵检测方法。用小波变换代替普通神经网络的激励函数，能有效地提高网络样本训练的效率和速度，在仿真结果中体现出较好的收敛速度和学习能力，比较适合用于入侵检测系统中。关键词：入侵检测；小波分析；神经网络；小波神经网络。Abstract39Today,thenetworkservices,suchasE-bank、QQandE-Commercearebecomingthepartoflife.AndallkindsofNetworkattacksareincreasing.Peoplehaverealizedtheimporta

5、nceofnetworksecurity.AsakindofactivemeasureofimformationAssurance,IDSactsasaneffectivecomplementtotraditionalprotectiontechniques.NetworkIntrusionDetectionSystemisbecomingagreatdevelopingdirection．Thedynamicsecuritycircle，includingpoicy，protection，detectionandresp

6、onse，cangreatlycontributetoimprovingtheassuranceabilityofinformationsystemsandreducingtheextentofsecuritythreats．Utilizingtheabilityoftime-frequencyanalysisofthewavelettransforminsignalprocessingandapproximationoftheneuralnetworkstowardsanynonlinearfunction，ametho

7、dofinstrusiondetectionbasedonwaveletneuralnetworkisproposed．Replacingordinaryneuralnetworkactivationfunctionsbywavelettransform,themethodcaneffectivelyimprovetheefficiencyandspeedofthenetworktrainingsamples．Inthesimulation，itreflectsagoodconvergenceandlearningabil

8、ity．Keywords：intrusiondetection；waveletneuralnetwork；neuralnetwork；waveletanalysis.第1章绪论391.1课题的研究背景和意义随着计算机互联网技术的飞速发展，Internet的普及，在计算机上处理业务已由单机处理功能发展到面