一种改进的BP神经网络入侵检测方法的设计与实现

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1、一种基于改进BP神经网络的入侵检测算法的设计与实现李勤朴何立夫国网湖南省电力公司防灾减灾中心，湖南长沙，410129,摘要：针对传统BP神经网络入侵检测算法学习效率低、收敛速度慢的缺点，本文提出了一种改进型的BP神经网络入侵检测算法，并进行了系统原型的设计。仿真实验结果表明：改进型的算法比传统型的算法具有更快的学习速度和更准确的报警率，实验结果令人满意。关键词：网络安全；入侵检测；神经网络：BP算法TheDesignandImplementationofanIntrusionDetectionAlgorithmBasedonImproved

2、BPNeuralNetworkLiQinpuHeLifuStateGridHunanElectricpowercorporationdisasterprevention&reductioncenter,Changsha,410129,ChinaAbstract:AimingattheshortcomingsoflowlearningefficiencyandslowconvergeneespeedofintrusiondetectionalgorithmbasedontraditionalBPneuralnetwork,thispaperp

3、resentsanimprovedintrusiondetectionalgorithmbasedonimprovedBPneuralnetworkanddesignsthesystemprototype・Thesimulationresultsshowthattheimprovedalgorithmhasfasterlearningspeedandmoreaccuratealarmratethanthetraditionalalgorithm.Andtheresultsoftheexperimentweresatisfactory.Key

4、words:Networksecurity;Intrusiondetection;Neuralnetwork;BPalgorithm随看互联网技术的快速发展，因特网应用的广泛普及，随之而来的信息泄漏、信息窃取、数据篡改、数据删添、计算机病毒等黑客事件不断出现，网络安全问题口显突出。据美国联邦调查局(FederalBureauofInvestigation)的分析，美国每年因为网络女全造成的经济损失超过了170亿美元；75%的公司报告财政损失是由于计算机系统的安全问题造成的；平均每个组织损失40万美元；超过70%的安全威胁都来自内部⑴。由此可

5、见，网络安全给系统带来的损失是巨大的。因而许多组织提出更多更强大的主动策略和方案来增强网络的安全性，入侵检测就是其中一个有效的解决途径。入侵检测是通过对计算机网络或计算机系统中的若干关键点收集信息并进行分析，从屮发现网络或系统屮是否冇违反安全策略的行为和被攻击的迹象。目前国内外普遍采用在入侵检测屮引入智能化的方法来解决网络安全问题，其中人工神经网络是目前比较理想的一种方法。特别是H前研究最多、应用最广泛的--种多层前馈神经网络，将它应用在入侵检测系统中可以提高入侵检测系统的效率，增强系统的自学习能力。本文对入侵检测技术和人工神经网络技术作了

6、深入的分析研究，尤其对神经网络的训练速度进行了相关的优化和提升，针对传统BP神经网络入侵检测算法学习效率低,收敛速度慢的缺点，本文捉出了一种改进型的BP神经网络入侵检测算法，并进行了系统原型的设计，该算法具有更快的学习速度和更准确的报警率，实验结果令人满意。1入侵检测的基本模型1.1P2DR模型P2DR模型叫Policy、Proetctino、Detection、Response)是一个动态的计算机系统安全理论模型。具冇动态性和基于时间的特性。策略是该模型的核心内容，在实施过程屮，策略规定了系统所要达到的安全目标和为达到目标所采取的各种具体

7、安全措施及其实施强度等，女全措施必须按需而定,措施的实施必然影响到系统的运行性能和用八操作的舒适度。防护涉及到安全管理规则的制定、系统安全配置以及各种安全防护设备,例如，VPN设备、防火墙等。检测是指对系统安全状态进行实时的动态监控。响应是指当发现了入侵活动或入侵结果后，系统做出及时的反应并采取措施，包括:记录入侵行为、通知管理员、阻断进一步的入侵活动以及恢复系统正常运行等。P2DR模型尽可能地增大保护时间，尽量减少检测时间和响应时间。入侵检测技术是其主要的技术。入侵检测系统根据现有己知的安全策略信息，配置好系统模块参数信息。肖发现入侵行为

8、后，入侵检测系统会通过响应模块改变系统的防护措就，改善系统的防护能力，从而实现动态的系统安全模型。因此，从技术手段上分析，入侵检测可以看作是实现P2DR模型的承前启麻的关键坏节。