人工神經(jīng)網(wǎng)絡與遺傳算法相結(jié)合的入侵檢測模型的研究.pdf

1、伴隨著互聯(lián)網(wǎng)絡和計算機技術(shù)的高速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)通信已經(jīng)滲透到政治、經(jīng)濟、文化和生活以及科學的各個領域，極大地影響著人類社會各個方面的進步和發(fā)展。同時，它也極大地影響和改變著人們的生活、工作和學習。但是，隨著互聯(lián)網(wǎng)絡的發(fā)展，各種安全問題也隨之出現(xiàn)。有關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，在全球范圍內(nèi)，每隔20秒就會發(fā)生一起網(wǎng)絡入侵事件。網(wǎng)絡上的黑客能夠輕松的盜取你的私密文件，盜取你的銀行存款信息，破壞你的個人賬目信息，將你的私密信函公之于眾，隨意改正、擾亂和破壞

2、你的數(shù)據(jù)庫中的信息，甚至直接破壞你的磁盤和計算機等硬件設施，導致你的網(wǎng)絡處于癱瘓或者崩潰狀態(tài)。所以，研究一些切實有效的互聯(lián)網(wǎng)安全技術(shù)來保障計算機系統(tǒng)和互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的安全，已經(jīng)成為學術(shù)界和商界研究的熱點問題。入侵檢測是一種主動防御入侵的安全方式，是維護網(wǎng)絡安全的主要模塊。因此該技術(shù)成為人們研究的熱點。
　　目前入侵檢測技術(shù)正在朝著自動化和智能化方向發(fā)展。所謂入侵檢測的智能化是將遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法等智能化算法用于入侵檢測。傳統(tǒng)的

3、入侵檢測系統(tǒng)誤報率和漏報率都很高，不能夠很好的識別新興的攻擊類型。隨著網(wǎng)絡數(shù)據(jù)量的急劇增加，傳統(tǒng)的入侵檢測技術(shù)不能勝任實時性的要求。此外，傳統(tǒng)的遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡算法還具有收斂速度慢和容易陷入局部極小值等缺點。
　　本文通過深入分析研究入侵檢測的特點和遺傳算法以及神經(jīng)網(wǎng)絡算法的結(jié)構(gòu)。為了適應實時性要求，首先基于粗糙集理論，對傳統(tǒng)遺傳算法的選擇交叉變異等環(huán)節(jié)做了一系列改進。利用了粗糙集理論的知識，重新設置了適應度函數(shù)，使其能夠快速刪