基于统计分类器的入侵检测关键技术的研究下载

weixin_39820780 2019-09-29 03:00:18

通过统计分类器，加强入侵检测能力，进而实现高精度入侵检测。
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基于深度学习的网络加密流量分类与入侵检测框架基于深度学习的网络加密流量分类与入侵检测框架I. 介绍II. DFR框架A. 预处理过程B. DFR过程1. 基于一维CNN的DFR分类器2. 基于LSTM的DFR分类器3. 基于SAE的DFR分类器4. 选择与保存III. 评估A. 实验装置1. 评估数据集2. 实验设置3. 评价指标B. 实验结果1. 加密流量分类效率2. 入侵检测效率IV. 结论基于深度学习的网络加密流量分类与入侵检测框架摘要随着网络流量多样性的迅速发展，对网络流量的理解变得更加

（一）入侵检测简介入侵检测作为一种主动地安全防护技术，提供了对内部攻击、外部攻击和用户误操作的实时保护，在网络或系统受到危害之前拦截和响应入侵。因此入侵检测被认为是防火墙之后的第二道安全闸门，能够在不影响网络性能的情况下对网络或系统进行监测。入侵检测的实现一般通过执行以下任务：监视并分析用户及系统活动；系统构造和弱点的审计：识别已知进攻的活动模式并向相关人士及时报警；异常行为模式的统计分析；评估重要系统和重要数据文件的完整性；操作系统的审计及跟踪管理。

李学勇[12] 在 2020 年的毕业论文中提出了一种基于多元相关性分析算法的长短期记忆网络（Multiple Correlation Analysis Long Short-Term Memory，MCA-LSTM）的入侵检测模型，用来解决网络入侵检测模型因高维数据所导致的检测性能低，误报率高的问题。与传统的机器学习和现有深度学习模型相比，该模型具有较好的分类检测性能。本文对基于深度学习的入侵检测系统进行了简要的综述，并列出一些公开的检测数据集，给出了它们的优点和缺点，对这一领域的研究人员有一定的帮助。

**摘要：**网络入侵是指非授权访问和恶意攻击网络系统的行为，对网络和数据安全构成威胁。为了保护网络系统免受入侵的危害，设计和实现一个高效准确的网络入侵检测系统至关重要。因此，提出了一个基于深度学习的端到端网络入侵检测框架，利用卷积神经网络（Convolutional NeuralNetwork，CNN）的特征提取和分类能力来识别网络流量中的恶意行为。使用公开的网络入侵检测数据集对该框架进行实验评估，并对系统性能进行了分析和比较。实验结果表明，所提出的基于CNN 的网络入侵检测系统在准确性和效率方面取得

随着互联网的快速发展，网络安全问题日益突出。网络攻击手段不断翻新，攻击目标也从传统的服务器、网络设备扩展到个人电脑、移动设备等。传统的入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS）基于规则匹配和统计分析，难以应对复杂多变的网络攻击，特别是新型的未知攻击。研究人员将继续探索更高效、更准确的深度学习模型，提高入侵检测系统的性能。数据增强技术可以扩充训练数据集，提高模型的泛化能力。对抗学习可以提高模型的鲁棒性，使其能够抵抗对抗样本攻击。

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