一种基于进化神经网络的入侵检测实验系统  

An Intrusion Detection Experimental System Using Evolutionary Neural Network

作　　者：王勇[1] 杨辉华[1] 王行愚[1] 何倩[2] 

机构地区：[1]华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237 [2]桂林电子工业学院网络信息中心,桂林541004

出　　处：《华东理工大学学报（自然科学版）》2005年第3期362-366,共5页Journal of East China University of Science and Technology

基　　金：教育部高校博士点基金项目(20040251010);国家自然科学基金项目(69974014)

摘　　要：参照MITLincoln实验室的入侵检测实验方案,建立了一个基于Linux主机的入侵检测实验环境,提出了相应的入侵特征选择方案,并应用进化神经网络检测入侵,实现了对多种攻击的实时特征抽取及检测。实验表明:系统设计合理,特征抽取及检测方法有效,能较好地检测已知和未知入侵。Complying with the basic rules set by MIT Lincoln Lab's IDS test, this paper establishes a Linux-host-based intrusion detection experimental system (IDS), and puts forward a feasible intrusion feature set. The IDS system takes evolutionary neural networks as decision-making tool, and extracts 29 features and detects real-time intrusions. The experiment results demonstrate that the detection system is reasonably designed, the extracted features are effective, and the IDS system can detect most known and unknown attacks.

关 键 词：入侵检测系统 进化神经网络 特征抽取 异常检测 实时检测 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]