【摘 要】
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随着Internet的快速扩展,网络安全已经成为现代计算机系统面临的最重要的问题。由于互联网络在设计、实现和使用中存在着种种安全问题,使得入侵事件不断发生。因此,入侵检测(
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随着Internet的快速扩展,网络安全已经成为现代计算机系统面临的最重要的问题。由于互联网络在设计、实现和使用中存在着种种安全问题,使得入侵事件不断发生。因此,入侵检测(Intrusion Detection)作为对网络进行监测以及对入侵行为发觉的手段,已经得到越来越多的重视。在入侵检测系统中,对程序行为的检测实际上就是对系统服务程序的行为进行分类和识别,属于模式识别的范畴。从这个意义上来说,分类器的设计至关重要。分类器的发展趋势就是将多分类器组合技术引入分类器的构造之中,多方面提升分类器的性能。树形(hierarchical)组合结构是其中较具代表性的一种分类器组合方法。本文主要对基于树形组合结构的神经网络分类器组合方法在入侵检测系统的实现技术进行研究和探索,开展以下方面的工作: (1)针对BP神经网络分类器以及LVQ神经网络分类器的特点,本文提出了一个树形分类器组合框架。该组合分类器利用BP神经网络的独立性以及自适应性解决了一般分类器难以不断学习和适应新攻击的问题;利用LVQ神经网络的竞争性将分类信息定义为特定的目标类别。通过利用UCI机器学习库中四个不同领域的数据集,本文对单一BP神经网络分类器与树形神经网络组合分类器性能特征做出了对比实验分析。 (2)由于入侵检测数据集中的信息均为高维特征向量,因此它需要在
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