【摘 要】
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本文在公共入侵检测框架(CIDF)和Jpcap软件包的基础上,提出了基于神经网络的网络入侵检测系统模型,并从多个角度对该模型各个模块的功能、关系和实现机制进行了探讨.文中使用
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本文在公共入侵检测框架(CIDF)和Jpcap软件包的基础上,提出了基于神经网络的网络入侵检测系统模型,并从多个角度对该模型各个模块的功能、关系和实现机制进行了探讨.文中使用多层向前神经网络(MLFN)对输入空间进行降维,减小各特征值之间的相关性,降低网络入侵的聚类检测的难度,提高入侵检测的精度.在运用多层向前神经网络进行降维的过程中,提出均衡各类网络连接的训练样本的比例以提高网络推广能力的办法,使降维后的输入空间尽量保持原输入空间的映射能力,即指示入侵行为的能力.提出应用自组织特征映射网络(SOM)的聚类能力建立正常网络连接和异常网络连接的特征轮廓,作为网络入侵检测的基础,然后在此基础上进行网络入侵检测,并分析实验结果.
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