基于小波變換神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的研究畢業(yè)論文初稿.doc

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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(cè)的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀分析51.3本文的研究?jī)?nèi)容和主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)61.4論文內(nèi)容安排6第2章入侵檢測(cè)技術(shù)82.1入侵檢測(cè)的概念82.2入侵檢測(cè)的功能82.3入侵檢測(cè)的組成與結(jié)構(gòu)82.4現(xiàn)有的入侵檢測(cè)分析技術(shù)102.4.1靜態(tài)配置分析102.4.2異常檢測(cè)技術(shù)102.4.3誤用檢測(cè)技術(shù)112.4.4入侵檢測(cè)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小波變換163.

2、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)19393.3.2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(duì)比22第4章小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在入侵檢測(cè)中的應(yīng)用254.1入侵檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)254.2小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型的設(shè)計(jì)264.3檢測(cè)系統(tǒng)工作模式的應(yīng)用274.4仿真試驗(yàn)與結(jié)果30結(jié)論35致謝36參考文獻(xiàn)3739摘

3、要現(xiàn)今社會(huì),Internet已經(jīng)受到人們?cè)絹碓綇V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(shí)到了保證網(wǎng)絡(luò)安全的重要性。入侵檢測(cè)作為一種主動(dòng)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(dòng)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(duì)系統(tǒng)造成的危害,網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)成為一個(gè)重要的發(fā)展方向。本文通過利用小波變換在信號(hào)處理方面的時(shí)頻分析特性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)任意非線性函數(shù)的逼近能力,提出了一種基于小

4、波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)方法。用小波變換代替普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激勵(lì)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(cè)系統(tǒng)中。關(guān)鍵詞:入侵檢測(cè);小波分析;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Abstract39Today,thenetworkservices,suchasE-bank、QQandE-Commercearebecomingthepartoflife.AndallkindsofNetworkattacksareincreasing.Peoplehaverealizedth

5、eimportanceofnetworksecurity.AsakindofactivemeasureofimformationAssurance,IDSactsasaneffectivecomplementtotraditionalprotectiontechniques.NetworkIntrusionDetectionSystemisbecomingagreatdevelopingdirection.Thedynamicsecuritycircle,includingpoicy,protection,detect

6、ionandresponse,cangreatlycontributetoimprovingtheassuranceabilityofinformationsystemsandreducingtheextentofsecuritythreats.Utilizingtheabilityoftime-frequencyanalysisofthewavelettransforminsignalprocessingandapproximationoftheneuralnetworkstowardsanynonlinearfun

7、ction,amethodofinstrusiondetectionbasedonwaveletneuralnetworkisproposed.Replacingordinaryneuralnetworkactivationfunctionsbywavelettransform,themethodcaneffectivelyimprovetheefficiencyandspeedofthenetworktrainingsamples.Inthesimulation,itreflectsagoodconvergencea

8、ndlearningability.Keywords:intrusiondetection;waveletneuralnetwork;neuralnetwork;waveletanalysis.第1章緒論391.1課題的研究背景和意義隨著計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,Internet的普及,在計(jì)算機(jī)上處理業(yè)務(wù)已由單機(jī)處理功能發(fā)展到面

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