基于MLP和Elman混合神經網絡的入侵檢測系統(tǒng).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著計算機的聯(lián)網，網絡安全就成了一個問題。為了防范網絡入侵，入侵檢測技術成為了人們研究的熱點問題，入侵檢測系統(tǒng)試圖監(jiān)視和盡可能阻止可能的入侵或者其它對他人的系統(tǒng)和網絡資源產生危害的行為。
　　通過被授權用戶的行為特征來建立神經網絡模型，可以用來監(jiān)測入侵行為。目前，以神經網絡為基礎的入侵檢測系統(tǒng)方面的研究已取得了許多成績，將它應用在入侵檢測系統(tǒng)中可以提高入侵檢測系統(tǒng)的效率，增強系統(tǒng)的自學習能力。目前研究最多、應用最廣泛的是一種多層前

2、饋神經網絡，即MLP（多層感知器）神經網絡，但是MLP網絡模型只能孤立的處理每一個事件，不具備對先前事件的記憶功能，這導致系統(tǒng)無法處理需要連續(xù)的數據流作為輸入的任務。
　　因此，本文提出一種基于MLP和Elman混合神經網絡模型的入侵檢測系統(tǒng)用于異常檢測和誤用檢測。本模型具有記憶功能可以有效的檢測離散而又相聯(lián)系的協(xié)作攻擊行為。MLP神經網絡實現(xiàn)了一個實時的模式分類器，而Elman神經網絡以MLP神經網絡的輸出作為輸入，并實現(xiàn)了對近

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