資源描述：
《基于小波變換的網(wǎng)絡(luò)流量入侵檢測》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、摘要摘要隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)作為信息社會(huì)的重要基礎(chǔ)設(shè)施，已經(jīng)成為未來知識(shí)經(jīng)濟(jì)的支撐環(huán)境并滲透到了許多領(lǐng)域，成為社會(huì)生活不可或缺的一部分，全球信息化也成為必然的趨勢。但是網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展也帶來了更多的安全隱患，對信息安全問題提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。人們已經(jīng)認(rèn)識(shí)到了保證網(wǎng)絡(luò)安全的緊迫性與重要性。入侵檢測作為一種主動(dòng)的信息安全保障措旋，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，減少安全威脅對系統(tǒng)造成的危害，網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)成為一個(gè)重要的發(fā)展方向。入侵檢測系統(tǒng)分為異常檢測和誤用檢測兩個(gè)方面，兩者具有不同的原理和實(shí)現(xiàn)方法。此外，隨著計(jì)算機(jī)、數(shù)
2、學(xué)等領(lǐng)域相關(guān)知識(shí)的融入，入侵檢測技術(shù)具有了更多的智能性，結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘等前沿算法的檢測模型層出不窮，使入侵檢測成為一門非常具有活力和價(jià)值的研究領(lǐng)域。本文利用小波變換在信號(hào)處理方面的時(shí)頻分析特性，研究了基于小波變換的入侵檢測方法?；趯?shí)際網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，在對小波系數(shù)偏差值算法和能量分布比算法進(jìn)行仿真實(shí)現(xiàn)之后，針對其中存在的問題，提出了改進(jìn)的小波系數(shù)偏差算法和小波系數(shù)局部方差算法，經(jīng)仿真實(shí)驗(yàn)證明算法具有較好的異常檢測性能，適用于入侵檢測系統(tǒng)中。此外，將專家系統(tǒng)理論應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中，結(jié)合已有的誤用知識(shí)特征，訓(xùn)練特征規(guī)則庫，并利用真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境檢測規(guī)則庫的性能。最后，將基于小波分析的
3、異常檢測與專家系統(tǒng)為基礎(chǔ)的誤用檢測相結(jié)合，彼此取長補(bǔ)短，使得入侵檢測系統(tǒng)的功能更全面，既可以精確判別入侵類別，又具有一定的對部分未知入侵的檢測能力。關(guān)鍵詞入侵檢測；小波變換；多分辨率分析：專家系統(tǒng)●●、AbstractWiththedeVelopmentofcomputerscience，11lehltemet嬲criticalmfhstructureoftheinfonllationsocie吼haLsbecomethesupportingenVirollrnentof凡tureknowledgeeconomyandpenetratedintomanyareaS，become鋤inte
4、鱸alpanofsociallife．Globalinfo咖ationhaSbecomeaninevitabletrend．Butthenetwork’srapiddeVelopmenth2Lsbroughtmoresecuri夠risks；theissueofinfomlationsec嘶t)rhasposedaseverechallenge．PeoplehaVerecognizedtheurgencyandimportanceofens晡ngnetworksecuri何IntrusiondetectionaSaproactiveinf0加ationsecuritymeaSuresha
5、sefrectivelymadeupfortheshortcomingsoftraditionalsecurit)rtechnology．ByconstrIJctingdyn鋤icsec謝tysystem，itcanmaximizet11esystem’ssec嘶tyc印abiIitiesmldreducemed鋤agetomIeSystemcausedbysec嘶tyt11】?eats；neMorkin乜1JSiondetectionsystemhaSbecomeanimponantdeVelopmentdirection．Intmsiondetectionsystemisdivide
6、dimodbnonn甜detectionandmisusedetection，haVingdi腩rentprincipleaIldmethod．IIladdition，wimme硫eFationofmecomputer，mamematicsaIldknowledge訪omerfields，iIltnlsiondetectiontec}mology}1asmoreintelligence．DetectionmodelscombiIlingrleuralnetworka11ddataminir培fonⅣardalgorimmsemeFgeiIlendlessly，somatintrusion
7、detectionhasbecomeaVeD，Vitalityandvahl2lbleresearch．IIlt11ispaper，combiIlillg淅m(xù)tlletime—f}equencycharact甜sticsofnlewaVelet‰sfonIliIlsignalprocessing，tlleintrusiondetectionmethodbaSedonwaVelettr卸sfomisSmdied．ARersimulat
