基于径向基函数的入侵检测系统

摘要

入侵检测系统(Intrusion Detection System,IDS)是信息安全管理的重要组成部分,通过监测网络流量模式来检测入侵行为.在入侵检测系统中引入径向基函数神经网络,设计了一个基于径向基函数的网络入侵检测系统(Radial Basic Functions Intrusion Detection System,RBFIDS).该系统首先采集网络运行数据,然后采用K-均值聚类算法确定RBF神经网络的系统参数.通过KDD99数据集对该系统进行性能测试,总的检测率达到98%,误报率为1.6%,表明该系统有较高的检测率和低的误报率.