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基于混合神经网络的入侵检测技术
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2009-07-30
李鸿洋
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计算机网络已经渗透到人们生活的各个方面。人们在充分享受网络带来的便利的同时，
网络安全问题也逐渐受到人们的关注。人们对于网络安全也提出了很多的方法，比如,防火墙、数据加密、安全路由器、VPN 等安全产品从不同的角度来保障计算机系统和网络系统的安全。但即使使用了防火墙、身份认证等传统的进入控制技术,系统管理员仍然会发现有高明的黑客常常不请自来，正因为这些原因,所以才有入侵检测系统产生和发展的必要。入侵检测系统作为安全防范措施的最后一道防线，能够在入侵到来时检测到它,并采取相应措施,从而将损失减至最小。
目前，国外入侵检测系统己经进入相对成熟期，己经有很多比较成功的商业化产品，包
括ISS 公司的RealSecure, Axcent 公司的Intruder Alert 等。国内对入侵检测系统的研究起步较晚，无论理论的原创性还是理论积累都落后于国外的研究，目前处于对国外技术的跟踪研究状态。目前大多入侵检测技术，都存在检测正确率不高以及训练时间长的问题，本文在基于程序行为的基础上，利用混合的神经网路，能够提高入侵检测的正确率，缩短训练时间。
网络安全问题也逐渐受到人们的关注。人们对于网络安全也提出了很多的方法，比如,防火墙、数据加密、安全路由器、VPN 等安全产品从不同的角度来保障计算机系统和网络系统的安全。但即使使用了防火墙、身份认证等传统的进入控制技术,系统管理员仍然会发现有高明的黑客常常不请自来，正因为这些原因,所以才有入侵检测系统产生和发展的必要。入侵检测系统作为安全防范措施的最后一道防线，能够在入侵到来时检测到它,并采取相应措施,从而将损失减至最小。
目前，国外入侵检测系统己经进入相对成熟期，己经有很多比较成功的商业化产品，包
括ISS 公司的RealSecure, Axcent 公司的Intruder Alert 等。国内对入侵检测系统的研究起步较晚，无论理论的原创性还是理论积累都落后于国外的研究，目前处于对国外技术的跟踪研究状态。目前大多入侵检测技术，都存在检测正确率不高以及训练时间长的问题，本文在基于程序行为的基础上，利用混合的神经网路，能够提高入侵检测的正确率，缩短训练时间。
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