基于神经网络的网络入侵检测系统设计

摘要

把神经网络作为异常检测系统的统计分析部分的一种替代方法,用来识别系统用户的典型特征,对用户既定行为的重大变化进行鉴别。将模式匹配与人工神经网络技术结合在一起,构成一个以已知的入侵规则为基础、可扩展的动态入侵事件检测系统。自适应的进行特征提取与异常检测,实现高效的入侵检测及防御。用神经网络来过滤出接收数据当中的可疑事件,并把这种事件转交给系统作进一步的处理。这种结构可以通过减少系统的开销和IDS误报率来提高监测系统的效用。