计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2013年
7期
1-6
,共6页
刘白璐%杨雅辉%沈晴霓%张英
劉白璐%楊雅輝%瀋晴霓%張英
류백로%양아휘%침청예%장영
入侵早期检测%早期特征%入侵行为%神经网络%特征提取%网络安全
入侵早期檢測%早期特徵%入侵行為%神經網絡%特徵提取%網絡安全
입침조기검측%조기특정%입침행위%신경망락%특정제취%망락안전
early intrusion detection%early feature%intrusion behavior%neural network%feature extraction%network security
在网络入侵发生的早期进行检测对于提高在陑入侵检测系统的实时性至关重要。针对网络入侵的早期检测，提出一组描述网络入侵早期行为的特征，设计早期特征在陑提取算法。采用GHSOM 神经网络算法作为分类器，实现基于神经网络的在陑入侵早期检测系统。实验结果证明，该方法对绝大多数攻击的早期检测率在80%以上。与非早期检测陒比，可优化在陑检测的实时性，提高检测率。
在網絡入侵髮生的早期進行檢測對于提高在陑入侵檢測繫統的實時性至關重要。針對網絡入侵的早期檢測，提齣一組描述網絡入侵早期行為的特徵，設計早期特徵在陑提取算法。採用GHSOM 神經網絡算法作為分類器，實現基于神經網絡的在陑入侵早期檢測繫統。實驗結果證明，該方法對絕大多數攻擊的早期檢測率在80%以上。與非早期檢測陒比，可優化在陑檢測的實時性，提高檢測率。
재망락입침발생적조기진행검측대우제고재이입침검측계통적실시성지관중요。침대망락입침적조기검측，제출일조묘술망락입침조기행위적특정，설계조기특정재이제취산법。채용GHSOM 신경망락산법작위분류기，실현기우신경망락적재이입침조기검측계통。실험결과증명，해방법대절대다수공격적조기검측솔재80%이상。여비조기검측희비，가우화재이검측적실시성，제고검측솔。
It is important to improve the real-time of online intrusion detection system in the early stage of network intrusion. Aiming at the early detection on network intrusion that detects the anomaly traffic at beginning phase of network attack, feature is extracted to describe the behavior of network invasion, and the algorithm of extraction is designed. An online intrusion detection system is represented based on the algorithm of GHSOM. Experimental result proves that most attacks’ early detected ratio is above 80%used by this method, and early detection optimizes speed and efficiency of online intrusion detection system.
