基于T-S模型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)方法研究.pdf

1、入侵檢測(cè)作為動(dòng)態(tài)安全技術(shù)中的核心技術(shù)之一，能夠?qū)崟r(shí)地全面監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)、主機(jī)和應(yīng)用程序的運(yùn)行狀態(tài)，主動(dòng)對(duì)計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的入侵行為進(jìn)行識(shí)別和響應(yīng)，提供了對(duì)內(nèi)部攻擊、外部攻擊和誤操作的實(shí)時(shí)檢測(cè)，有效彌補(bǔ)了傳統(tǒng)安全防護(hù)技術(shù)的不足。通過(guò)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)的安全性，減少安全威脅對(duì)系統(tǒng)帶來(lái)的危害。因此，入侵檢測(cè)研究在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域得到了廣泛關(guān)注和重視。 本文分析了在新的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中傳統(tǒng)入侵檢測(cè)方法面臨的困境，并針對(duì)目

2、前入侵檢測(cè)中所存在的問(wèn)題，提出了一種新的檢測(cè)算法——基于T-S模型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)算法。該算法利用T-S模型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行聚類，將目標(biāo)特征空間進(jìn)行劃分，以識(shí)別出正常與入侵行為。通過(guò)大量研究和實(shí)驗(yàn)對(duì)Takagi-Sugeno(T-S)型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了詳細(xì)的分析，結(jié)合BP算法思想實(shí)現(xiàn)了針對(duì)T-S模型的網(wǎng)絡(luò)隸屬函數(shù)參數(shù)的訓(xùn)練算法，將遺傳算法用于權(quán)值學(xué)習(xí)，得到更快速、有效的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。以網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)研究為出發(fā)點(diǎn)，將T-S