论文PSO算法和神经网络的入侵检测系统设计，该文是关于神经网络相关大学毕业论文范文和入侵检测和神经网络和系统设计方面大学毕业论文范文.
【摘 要】随着我国科学技术的发展,提高入侵检测系统检测率成为目前网络发展的重要目标之一.本文通过对 PSO算法和神经网络的入侵检测系统设计初探展开了讨论,通过对网络数据包的获取、检测系统总体结构、数据包的入侵检测对入侵检测系统进行设计,优化入侵检测系统.通过优化步骤、检测结果分析实现入侵检测,从而提高了入侵检测的效率,为关注这一话题的人们提供参考.【关键词】 PSO 算法 神经网络 入侵检测系统
引言：随着我国科技的不断发展,网络信息安全问题越来越受到人们的重视,入侵检测系统作为一种主动防御系统,能够检测网络的状态、行为、使用情况,进而分析是否有网络入侵者.传统的网络信息系统已经不能满足目前人们的需求,并日益显露弊端,因此,为了提高网络的扩展性与自适应能力,必须使用 PSO算法改进传统的神经网络,使新的神经网络具有优秀的入侵检测效率,进而提高网络入侵检测效率.
一、入侵检测系统的设计
1.1网络数据包的获取
入侵检测系统包括拒绝服务攻击、本地用户权限提升攻击、远程攻击、探测攻击这四种.在对入侵检测系统进行设计的过程中,可以使用“KDD CUP 1999数据集”,这种方法能够广泛的应用到入侵检测系统中,在目前的检测系统中,这种方法能够在受攻击的网络环境下正常接收数据,每条接收过的数据都进行标记.
1.2检测系统总体结构
入侵检测系统共分为四个部分：数据包捕获、数据预处理、数据检测、相应四个模块.其中数据包捕获还可以分为两个方面：1.KDD CUP1999中的离线网络入侵数据,2.在线实时网络数据,这两种数据都可以检测入侵来源.在数据预处理中,由于数据开源于两个方面并且具有不同属性,因此,对其使用的处理方法不同,利用 KDD CUP99方法提高检测效率,对于在线数据,需要对其进行协议分析,并提取出二者相同的数据最为神经网络的输入内容.
数据检测是将预处理之后得出的数据输入到神经网络中,之后通过参数来判断该数据包是否被入侵.在相应模块中,当数据预处理模块发现网络入侵情况时,会发出警报提示有入侵.
1.3数据包的入侵检测
在数据包的入侵检测中,分为两个部分：
第一,将 KDD CUP得出的数据传入到神经网络系统中,将系统得出来的数据送入到 PSO算法中,计算出最优参数,在将这个参数带入到 RBF网络中.
第二,利用 KDD CUP对数据进行测试,对从参数上确定为神经网络的数据进行再次测试,通过二次测试,判断出数据是否为入侵数据.
二、入侵检测系统的实现
2.1优化步骤
在使用 PSO算法优化步骤时,可以从 KDD CUP99中选取测试样本进行测试,通过测试实现系统优化.例如,选取10组样本,将离子进行个体串,在这个过程中,并对每组进行记录,将这些数据带入到 RBF网络中,得出离子的个体极限.
再判断离子的极限值是否满足 PSO,当极限值满足条件时,结束算法,未满足时,对离子转换位置再次带入 RBF网络中.最后将数据中的最优值进行输出比对,进而得出检测率 [1].通过这种方法进行入侵检测,提高入侵检测效率,实现 PSO算法优化.
2.2检测结果分析
在入侵检测过程中,检测率与误检率这两个指标可以对入侵检测性能进行判断,误检率主要由漏警率与虚警率共同组成.
着眼于检测率与误检率这两个指标,对包含所有 KDDCUP99入侵类型的数据组进行检测,在该数据组中,测试数据共有 409条,其中有 9条U2R,R2L、DOS、Normal以及Prode各有 100条,对此检测结果,在优化之前,其最终检测效率为 92.1%,在优化后,其最终检测效率达到 100%,检测效率明显提升.
对其进行具体分析,发现对于正常类型数据与 DOS类型数据来说,其入侵检测效率相同；对于 Prode类型数据来说,优化后的系统检测效率约提升了 17%,对于 U2R类型与 R2L类型数据来说,优化后的系统检测效率约提升80%.
结合案例,可以判断在优化后,入侵检测系统检测效率会得到明显提升,误报率会降低,对于入侵检测系统性能的增强具有重要意义.
三、结论
入侵检测系统能够检测网络的使用情况,并及时发在网络系统中存在的安全隐患,阻止外部人员入侵网络系统.为了实现这一目标,必须改变网络安全情况,利用现代科技提高入侵检测效率,降低入侵误报率,提高系统预算能力,改进传统的 RBF系统,得出最优的神经系统,从而提高系统响应的速度,提高系统硬件性价比,进而构建更大的智能检测系统.
参 考 文 献
[1]陈川 .计算机网络入侵检测系统设计与研究 [J].中国新通信 ,2016,18(22):61.
上文总结：本文是关于对写作入侵检测和神经网络和系统设计论文范文与课题研究的大学硕士、神经网络本科毕业论文神经网络论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料有帮助.
参考文献：
1、 基于遗传算法的优化BP神经网络算法 王军涛（北华航天工业学院,河北廊坊065000）WANG Juntao（NorthChina Institute ofAerospaceEngineering,Langfang065000,China.
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