基于智能化的入侵檢測研究

張 梁

（河北建筑工程學院，河北 張家口075024）

1 前 言

當今的時代是信息化時代，網絡與人們的生活密不可分.網絡在給人們帶來便捷的同時，另一個問題也隨之而生，即網絡安全問題.網絡安全僅僅靠被動的防御技術是不夠的，只有采取主動的防御手段，如入侵檢測，審計和反攻擊等技術，才能充分保障系統的安全.

2 神經網絡

2.1 神經網絡的概念

人工神經網絡就是基于模仿生物大腦的結構和功能而形成的一種信息處理系統.人是地球上具有最高智慧的動物，人的指揮均來自大腦，人類是靠大腦進行思考、聯想、記憶和推理判斷等，這些功能是任何被稱為“電腦”的一些計算機所無法取代的.神經網絡以簡單非線性神經元作為處理單元，通過廣泛連接構成大規模分布式并行處理非線性動力學系統方式，它不依賴于精確數學模型，而顯示出自適應、自學習功能.

2.2 神經網絡的優化

傳統BP網絡訓練時間較長，學習性能不理想，為優化神經網絡的性能，采用可變學習速率算法、動量技術和批處理技術，相對于原始的BP網絡，大大提高了入侵檢測的性能和速度.

2.2.1 動量算法：為了改善網絡訓練的收斂曲線的震蕩，即加速網絡的收斂性能，每次學習的權值改變可以隨著本次訓練和上一次訓練權值進行.因此第K次訓練的權值調整公式為：

2.2.2 可變學習速度算法：如果均方誤差權值在更新后增加了，并且超過了某個設置的百分數ε（例如1%-5%），那么權值更新被取……