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Linux下基于神经网络的智能入侵检测系统研究
作 者: 及旭兵
导 师: 庞志峰;于铁忠
学 校: 河北科技大学
专 业: 计算机技术
关键词: Linux 神经网络 入侵检测 数据采集 特征提取
分类号: TP393.08
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 21次
引 用: 0次
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内容摘要
文章在阐述智能入侵检测技术的研究现状和意义的基础上,论述了Linux下基于神经网络的智能入侵检测系统研究。首先分析了智能入侵检测技术以及入侵检测技术常用的数学模型,接着阐述了入侵检测系统的组成模块:包括数据采集模块、数据分析模块以及数据响应模块和其他辅助模块,然后论述Linux操作系统下的基于神经网络技术的入侵检测系统的设计。Linux平台下的数据采集和数据特征分析,主要是在充分分析Linux系统内核结构、工作模式以及Linux系统下的网络数据报文捕获的基础上,设计Linux系统下的NIDS数据采集模块。数据采集模块首先根据需要采集的数据先读取配置文件;其次,根据配置文件要求读取数据源中的数据;再次对采集到的数据进行标准化处理,为数据处理做准备;最后,对数据进行过滤,如果符合数据接收中心要的数据,则发送得到数据接收中心,以便进行数据的处理,如果不符合数据接收中心的要求,则丢弃这些数据,重新返回到开始,读取数据源数据。数据采集之后分析网络协议,完成数据的特征提取,为神经网络的输入做准备工作。数据特征提取之后作为神经网络的输入数据,对神经网络进行训练和测试,最后对整个系统进行测试,测试结果证明了Linux下基于神经网络入侵检测系统的高效性和准确性。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-8 第1章 绪论 8-13 1.1 引言 8-9 1.2 智能入侵检测的研究意义 9-10 1.3 国内外研究现状 10-11 1.4 论文主要研究内容和章节安排 11-13 第2章 智能入侵检测技术 13-20 2.1 入侵检测概念 13 2.2 典型IDS模型 13-15 2.2.1 CIDF模型 13-14 2.2.2 Denning模型 14-15 2.3 入侵检测系统分类 15-16 2.3.1 根据数据源的分类 15 2.3.2 根据采用策略不同分类 15-16 2.3.3 根据工作方式分类 16 2.4 入侵检测系统组成 16-17 2.4.1 数据采集模块 16-17 2.4.2 数据分析模块 17 2.4.3 数据响应及其他辅助模块 17 2.5 入侵检测实现的常用方法 17-19 2.6 本章小结 19-20 第3章 Linux平台下的数据采集与特征提取 20-39 3.1 Linux内核结构与操作 20 3.2 Linux操作系统结构部署 20-22 3.2.1 系统内核结构 20-21 3.2.2 系统网络结构 21 3.2.3 网络数据报文接收 21-22 3.3 Linux下报文捕获技术 22-25 3.3.1 报文捕获技术要求 24 3.3.2 Linux系统下传统报文捕获的实现 24-25 3.4 Linux下NIDS数据采集模块设计 25-27 3.5 入侵检测系统中数据采集模块实现 27-30 3.5.1 数据采集流程描述 27 3.5.2 数据采集算法描述 27-28 3.5.3 数据过滤算法实现 28-30 3.6 数据特征提取 30-38 3.6.1 网络协议分析 31-36 3.6.2 生成检测器的原理和方法 36-38 3.6.3 数据包的检测 38 3.7 本章小结 38-39 第4章 神经网络在智能入侵检测中的应用 39-49 4.1 BP神经网络 39-41 4.1.1 BP神经网络的结构 39 4.1.2 BP神经网络的原理 39-41 4.1.3 BP神经网络的特点 41 4.2 BP神经网络的设计 41-43 4.2.1 学习样本的确定 41-42 4.2.2 输入、输出和隐含层的设计 42 4.2.3 激励函数的选择 42 4.2.4 网络初始值的选择 42-43 4.3 BP神经网络在智能入侵检测中的应用 43-46 4.3.1 神经网络的训练 45-46 4.3.2 神经网络的检测 46 4.4 本章小结 46-49 第5章 系统测试 49-52 5.1 系统测试 49-51 5.2 本章小结 51-52 结论 52-53 参考文献 53-56 致谢 56-57 个人简介 57
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 计算机网络 > 一般性问题 > 计算机网络安全
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