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利用貝葉斯預(yù)測和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練snort入侵檢測規(guī)則方案的研究

發(fā)布時間:2020-04-02 19:53
【摘要】:在網(wǎng)絡(luò)安全問題中,一種分布式拒絕服務(wù)(Distributed deny of services)攻擊嚴重威脅著現(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng).針對DDOS攻擊基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的防護,因為現(xiàn)有算法收斂性能不高,過濾DDOS攻擊包的速度過慢,無法投入大規(guī)模商業(yè)使用.本文針對這個問題,提出借助SNORT入侵檢測平臺,利用捕捉的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包進行數(shù)據(jù)規(guī)整化,利用貝葉斯模式對正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)進行初步分離,使得能減少冗余訓(xùn)練數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,之后利用改進的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行前期數(shù)據(jù)訓(xùn)練,使訓(xùn)練產(chǎn)生的數(shù)據(jù)對檢測模型進行優(yōu)化,并且自動生成防御規(guī)則.其優(yōu)勢在于:1)在linux系統(tǒng)上實現(xiàn)部分改進,使得現(xiàn)有包過濾效率增強,在攻擊目標端生效之前可進行攻擊拒絕;2)使用貝葉斯模型減少重復(fù)數(shù)據(jù)和不必要數(shù)據(jù)的輸入,改進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法使得訓(xùn)練收斂速度加快,方便規(guī)則的重新制定學(xué)習(xí),以防新攻擊.實驗表明,本文方案在一定程度上提高了原有基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)防護DDOS攻擊的處理速度,也能夠防護若干未知DDOS攻擊,訓(xùn)練算法的收斂速度也得到進一步提升,并且該方案能在軟件層面上提升自適應(yīng)抗DDOS軟件的性能.

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號:2612373

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