基于神经网络的入侵检测原型研究  

作　　者：黄海燕[1] 薛焕堂 张保龙[1] 

机构地区：[1]郑州科技学院信息工程学院,河南郑州450064

出　　处：《电脑知识与技术》2015年第5期171-172,共2页Computer Knowledge and Technology

基　　金：2013-2015年河南省教育厅科学技术研究重点项目（14B520005）

摘　　要：网络已经渗透到人们生活的各个领域,随着网络用户的大幅度增长,受到攻击的系统越来越多。网络安全技术的研究已经成为重点。入侵检测能进行安全审计、监视网络数据,识别网络攻击,并能及时响应,但是误报率高。神经网络具有很好的并行计算,自适应计算,抗干扰和智能判断的特征,可以准确处理失真信号。这些特征能优化现有的入侵检测方法。分析了网络攻击的分类和入侵检测原型总体结构,设计了入侵检测原型的详细设计,规范了相关数据结构,根据特征对执行流程进行提取,指出了检测网络的攻击范围。提出神经网络的训练流程,概括了神经网络检测的程序算法。

关 键 词：神经网络 入侵检测 模块 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]