自学习式入侵检测防御系统的设计与实现  

Design and Implementation of A Self-learning Intrusion Detection Defense System

作　　者：殷玥 YIN Yue （NanYang Institute of Technology, Nanyang 473000,China）

机构地区：南阳理工学院,河南南阳473000

出　　处：《电脑知识与技术》2015年第9期30-31,33,共3页Computer Knowledge and Technology

摘　　要：复杂的网络安全环境，使传统的防火墙与入侵检测系统的实际效果大打折扣，无法满足复杂多变的网络环境。在此背景下，设计并实现一种自学习方式入侵检测防御系统，系统根据NDIS Posstru接口规范，自主开发了驱动模块，并基于BP神经网络算法设计了自学习模式，最终实现了入侵检测防护目的。系统弥补了传统防火墙与入侵检测系统的不足，最大限度保证了服务器网络的安全。Traditional firewall and intrusion detection systems will be compromised in complex network security environment. In this background, A self-learning IPS is designed in order to improve the overall network security of information systems. System is divided into six modules, such as, Passthru driver module, feature extraction module, rule base, feature matching module and the parser. This system overcomes disadvantages of traditional firewalls and ensures security information systems.

关 键 词：自学习 入侵检测 入侵防御 BP神经网络 网络安全 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]