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《基于小波變換神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)的研究畢業(yè)論文初稿.doc》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、目錄摘要3Abstract4第1章緒論51.1課題的研究背景和意義51.2入侵檢測的國內(nèi)外現(xiàn)狀分析51.3本文的研究內(nèi)容和主要創(chuàng)新點61.4論文內(nèi)容安排6第2章入侵檢測技術(shù)82.1入侵檢測的概念82.2入侵檢測的功能82.3入侵檢測的組成與結(jié)構(gòu)82.4現(xiàn)有的入侵檢測分析技術(shù)102.4.1靜態(tài)配置分析102.4.2異常檢測技術(shù)102.4.3誤用檢測技術(shù)112.4.4入侵檢測的發(fā)展方向13第3章小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)153.1小波分析理論153.1.1小波分析方法的起源與提出153.1.2小波分析的應(yīng)用153.1.3小波
2、變換163.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論173.2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論183.2.2神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)模型183.2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一般框架183.3小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論193.3.1小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)19403.3.2小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法203.3.3小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法203.3.4BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練及算法213.3.5小波網(wǎng)絡(luò)與BP算法仿真對比22第4章小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在入侵檢測中的應(yīng)用254.1入侵檢測系統(tǒng)設(shè)計目標(biāo)254.2小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型的設(shè)計264.3檢測系統(tǒng)工作模式的應(yīng)用274.4仿真試驗與結(jié)果30結(jié)論35致
3、謝36參考文獻(xiàn)3740摘要現(xiàn)今社會,Internet已經(jīng)受到人們越來越廣泛的使用。各種網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，電子銀行、電子商務(wù)、QQ聊天等已經(jīng)成為人們生活中重要組成部分。各種各樣的網(wǎng)絡(luò)攻擊也隨著不斷地增加。人們已經(jīng)深刻認(rèn)識到了保證網(wǎng)絡(luò)安全的重要性。入侵檢測作為一種主動的信息安全保障措施，能有效地彌補(bǔ)了傳統(tǒng)安全防護(hù)技術(shù)的缺陷。通過構(gòu)建動態(tài)的安全循環(huán)，可以最大限度地提高系統(tǒng)的安全保障能力，減少安全威脅對系統(tǒng)造成的危害，網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)成為一個重要的發(fā)展方向。本文通過利用小波變換在信號處理方面的時頻分析特性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對任意非
4、線性函數(shù)的逼近能力，提出了一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測方法。用小波變換代替普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激勵函數(shù)，能有效地提高網(wǎng)絡(luò)樣本訓(xùn)練的效率和速度，在仿真結(jié)果中體現(xiàn)出較好的收斂速度和學(xué)習(xí)能力，比較適合用于入侵檢測系統(tǒng)中。關(guān)鍵詞：入侵檢測；小波分析；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Abstract40Today,thenetworkservices,suchasE-bank、QQandE-Commercearebecomingthepartoflife.AndallkindsofNetworkattacksareincreas
5、ing.Peoplehaverealizedtheimportanceofnetworksecurity.AsakindofactivemeasureofimformationAssurance,IDSactsasaneffectivecomplementtotraditionalprotectiontechniques.NetworkIntrusionDetectionSystemisbecomingagreatdevelopingdirection．Thedynamicsecuritycircle，in
6、cludingpoicy，protection，detectionandresponse，cangreatlycontributetoimprovingtheassuranceabilityofinformationsystemsandreducingtheextentofsecuritythreats．Utilizingtheabilityoftime-frequencyanalysisofthewavelettransforminsignalprocessingandapproximationofthe
7、neuralnetworkstowardsanynonlinearfunction，amethodofinstrusiondetectionbasedonwaveletneuralnetworkisproposed．Replacingordinaryneuralnetworkactivationfunctionsbywavelettransform,themethodcaneffectivelyimprovetheefficiencyandspeedofthenetworktrainingsamples．I
8、nthesimulation，itreflectsagoodconvergenceandlearningability．Keywords：intrusiondetection；waveletneuralnetwork；neuralnetwork；waveletanalysis.第1章緒論401.1課題的研究背景和意義隨著計算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，Internet的普及，在計算機(jī)上處理業(yè)務(wù)已由單機(jī)處理功能發(fā)展到面
