基于改进的遗传神经网络入侵检测系统的应用研究

基于深度学习的网络入侵检测系统研究摘要：网络入侵日益成为网络安全领域的重要问题，传统的入侵检测系统往往无法有效应对复杂多变的网络攻击。

本文通过引入深度学习技术，研究了一种基于深度学习的网络入侵检测系统。

该系统利用深度神经网络对网络流量数据进行分析和判断，能够实现实时、准确地检测网络入侵行为。

实验结果表明，该系统在检测精度和处理速度上显著优于传统的入侵检测系统。

1. 引言网络入侵行为对网络安全造成了严重威胁，传统的入侵检测系统往往采用基于规则的方法，但这种方法存在规则维护困难、无法应对未知攻击等问题。

深度学习作为一种基于数据驱动的方法，可以自动从大量数据中学习特征，并能够适应各种复杂多变的攻击手段。

因此，基于深度学习的网络入侵检测系统成为了当前研究的热点之一。

2. 深度学习在网络入侵检测中的应用深度学习通过构建深层次的神经网络模型，不仅可以自动学习到网络流量中的复杂非线性特征，还可以通过端到端的方式对输入数据进行分类和判断。

在网络入侵检测中，我们可以借助深度学习对网络流量中的异常行为进行建模和识别。

2.1 数据预处理在进行深度学习之前，我们需要对原始的网络流量数据进行预处理。

首先，我们需要对数据进行清洗和去噪，去除无用的特征和异常数据。

其次，我们需要对数据进行归一化处理，将数据映射到合适的范围内，以加快网络模型的训练速度和提高模型的鲁棒性。

2.2 深度神经网络模型设计在网络入侵检测中，我们可以构建各种不同的深度神经网络模型。

常用的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。

这些模型可以自动从数据中提取特征，并将特征映射到合适的维度上，以便进行后续的分类和判断。

2.3 深度学习模型的训练与优化深度学习模型的训练需要大量的标注数据和计算资源。

在网络入侵检测中，我们可以利用已知的入侵样本进行有监督的训练，同时也可以利用未知的正常样本进行无监督的训练。

为了提高模型的泛化能力和鲁棒性，我们可以采取一系列的优化策略，如正则化、批量归一化、随机失活等。

基于深度学习的网络入侵检测系统部署方案研究一、引言随着互联网和网络技术的不断发展，网络安全问题越来越受到人们的关注。

网络入侵成为威胁网络安全的一个重要问题，给个人和组织带来了严重的损失。

因此，构建一套有效的网络入侵检测系统对于确保网络安全至关重要。

本文基于深度学习技术，对网络入侵检测系统的部署方案进行研究。

二、深度学习在网络入侵检测中的应用深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，具有强大的学习能力和模式识别能力。

在网络入侵检测中，深度学习可以通过学习大量的网络数据，自动提取特征并进行入侵检测，相比传统的规则或特征基于方法，具有更高的准确率和适应性。

三、网络入侵检测系统的架构设计网络入侵检测系统的架构包括数据采集、特征提取、模型训练和入侵检测四个环节。

其中，数据采集负责监控网络流量，获取原始数据；特征提取将原始数据转化为可供深度学习模型处理的特征向量；模型训练使用深度学习算法对提取的特征进行训练，并生成入侵检测模型；入侵检测将实时流量与模型进行匹配，判断是否存在入侵行为。

四、数据采集数据采集是网络入侵检测系统的基础，可使用流量转发、网络监听或代理等方式获取网络流量数据。

采集的数据应包括网络包的源IP地址、目的IP地址、协议类型、传输端口等信息，用于后续的特征提取和训练。

五、特征提取特征提取是网络入侵检测系统中的关键环节，决定了后续模型训练和入侵检测的准确性。

常用的特征提取方法包括基于统计、基于模式匹配和基于深度学习等。

基于深度学习的方法通过卷积神经网络或循环神经网络等结构，自动学习网络流量中的高级特征，提高了入侵检测的准确率。

六、模型训练模型训练基于深度学习算法，使用已经提取的特征向量作为输入，通过多层神经网络进行训练。

常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和深度信念网络（DBN）等。

模型训练过程中需要使用大量标记好的入侵和非入侵数据，通过反向传播算法不断调整网络参数，提高模型对入侵行为的识别能力。

基于LM的半自适应遗传神经网络在入侵检测中的应用摘要：入侵检测是一种主动防御技术，能够实时地对入侵行为进行识别。

本文研究了现有的基于遗传神经网络的入侵检测系统及其改进方法，针对传统遗传算法容易早熟和自适应遗传算法计算量大、收敛速度慢等问题，提出了基于LM优化算法的半自适应遗传神经网络。

首先，让半自适应遗传算法确定全局最优区域，然后再用LM算法精确搜索。

改进后的遗传神经网络充分利用了半自适应遗传算法计算简单且具有全局搜索特性，并结合了LM优化算法局部精确搜索的优点。

将该网络应用于入侵检测中，实验结果表明，效果良好。

关键字：遗传神经网络；LM优化算法；半自适应遗传算法；入侵检测1引言随着Internet的高速发展，网络安全问题日益严峻。

入侵检测（IDS）作为一种主动防御技术，能够对企图入侵、正在入侵或已经发生的入侵进行识别并及时作出反应。

不仅能检测来自外部的入侵行为，同时也能监督网络内部用户的异常活动，在网络安全领域正发挥着越来越重要的作用。

但是随着入侵技术的发展，传统入侵检测技术的不足和缺点也逐渐显现，比如误报率高、处理速度慢等。

针对上述缺点，目前应用到入侵检测中的一些新技术主要包括神经网络、数据挖掘、数据融合和计算机免疫等。

由于神经网络具有良好的自学习、模糊运算和联想记忆能力，并且能够将模式的判断和匹配转换为数值的计算，进而可以提高系统分析及处理数据的速度。

因此，本文重点研究神经网络在入侵检测中的应用。

然而，现有的神经网络应用到入侵检测中也存在一些问题。

比如：容易陷入局部极小值、漏报率高和检测效率低等。

针对上述缺点，本文提出了基于LM数值优化算法的半自适应遗传神经网络，并将改进后的遗传神经网络应用于入侵检测仿真实验中，实验结果表明效果较好。

2 神经网络在入侵检测中的应用2.1 入侵检测系统的结构入侵检测系统是目前网络安全领域的研究热点，在保障网络安全方面起着越来越重要的作用。

该系统的通用模型[1]如下图所示：数据收集器的目的是从整个计算机环境中获得数据，并把收集到的数据交给分析器。

改进的遗传神经算法在网络安全检测中的应用黄金国【期刊名称】《计算机仿真》【年(卷),期】2011(28)6【摘要】For some viruses and hacker attacks, the correct detecting rate of traditional intrusion detection algorithms is low and the speed is slow, therefore, using the genetic algorithm alone can not find the optimal solution in a short time. In order to solve these problems, an improved genetic algorithm of neural network intrusion detection system is proposed. The improved genetic algorithm is used to optimize the weights of BP neural network. The trained BP neural network is used to detect the suspected intrusion which does not match the language, and the specific network intrusion type can be identified. Matlab simulation results show that the effective combination of improved genetic algorithm with BP neural network has great potential in intrusion detection with a better recognition rate and detection rate.%研究网络安全入侵准确检测问题.针对-些病毒和黑客攻击,传统入侵检测算法易出现检测正确率低和速度慢等问题,单独采用遗传算法不可以在较短的时间找到接近最优解,为了解决上述问题,提出了一种改进的遗传算法神经网络入侵检测系统.采用改进的遗传算法来优化BP神经网络权值,较好地与BP算法结合.采用已经训练好的BP神经网络对不匹配的可疑的入侵行文进行检测,并且能够识别检测出具体的网络入侵的类型.Madab仿真结果表明,遗传算法与改进的BP神经网络有效结合在网络入侵检测中应用潜力很大,与较传统网络入侵检测系统模型相比,具有更好的入侵识别率和检测效果.【总页数】4页(P173-176)【作者】黄金国【作者单位】江苏广播电视大学,江苏,南京,210017【正文语种】中文【中图分类】TP319【相关文献】1.基于免疫遗传算法改进的BP神经网络在装甲车辆电路板故障诊断中的应用 [J], 李光升;梁靖聪;谢永成;李国强;王天祺2.BP神经网络改进遗传算法在桁架结构优化设计中的应用 [J], 李梦欢;徐安3.一种改进遗传神经网络算法在茶叶种植中的应用 [J], 谢聪;梁敏;郑洪清4.改进的自适应遗传算法与BP算法结合的混合训练方法在神经网络式距离保护中的应用 [J], 段玉倩[1];贺家李[2]5.改进遗传算法优化RBF神经网络在短期电力负荷预测中的应用 [J], 宋朝鹏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。