【摘 要】
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基于特征匹配的入侵检测系统(Intrusion Detection System-IDS)由于检测效率高,误报率低的特性而被大多数商用IDS系统所采用.但是,这种系统存在的主要问题是人工生成的专家知
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基于特征匹配的入侵检测系统(Intrusion Detection System-IDS)由于检测效率高,误报率低的特性而被大多数商用IDS系统所采用.但是,这种系统存在的主要问题是人工生成的专家知识库难以应对千变万化的攻击,而且,由于系统不能识别新型攻击使得对新型攻击的规则生成要花费额外的人力和物力.该文提出了一种基于模糊分类方法的入侵检测机制,能够从训练例中自动提取模糊规则来构成模糊分类规则库,从而形成模糊分类器,避免了手工生成专家知识库带来的规则不统一、适应性不强、不能很好适应新型攻击等问题.通过将模糊分类器与数据收集、入侵响应等模块集成,并综合运用模糊规则匹配、模糊模式识别和模糊推理的技术来对数据进行分类,实现了一个基于模糊分类器的轻量级网络入侵检测系统.实验结果显示,我们的方法有效的从训练例中提取了模糊规则,形成了模糊分类规则库,并在此模糊规则库的基础上加入相应的入侵检测机制构成了模糊分类器.将此模糊分类器用于入侵检测,不但提高了检测率,也降低了错误报警率.该文共分为五章.第一章介绍了信息安全、网络安全与IDS的关系以及IDS的现状,第二章说明了模糊技术与IDS的结合,第三章重点阐述了模糊规则自动提取、模糊规则库自动生成以及加入检测机制的模糊分类器的实验结果与分析,第四章描述了基于模糊分类器的轻量级网络入侵检测系统的基本实现,最后,第五章对该文所做的工作进行了总结.
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