神经网络集成的分布式入侵检测方法.pdfVIP

第39卷第2期 南京航空航天大学学报 V01．39No．2 2007年4月 of of Journal AeronauticsAstronauticsApr．2007 NanjingUniversity 神经网络集成的分布式入侵检测方法 吉根林 凌霄汉 程学云 (南京师范大学计算机科学系，南京，210097) 摘要：分布式入侵检测系统需具有分布式检测功能及部件增量更新能力。文中提出了一种基于神经网络集成的 分布式入侵检测方法，采用单个Agent检测与多个Agent协同检测的两级集成算法实现分布式入侵检测；在发现 新的入侵时，Agent上的神经网络集成采用基于资源分配网的增量学习算法进行更新。实验结果表明，该算法能 有效检测各种攻击，并且具有对未知攻击的增量学习能力。 关键词：分布式入侵检测；神经网络集成；增量学习；攻击 中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1005—2615(2007)02一0231一05 NOvelDistributedIntrusionDetectionMethodBasedOn NeuralNetworkEnsemble t，i GP咒Zi咒，Li规gXf口o^乜咒，C讫P咒gX扰t)，比，z of Normal (DepartmentComputer，NanjingUniversity，Nanjing，210097，China) intrusiondetection o{distributeddetection{orintrusions Abstract：Distributed abilities systemrequires andincrementalforits Anoveldistributedintrusiondetectionmethodbasedon update components． neuralnetworkensembleis Thedistributeddetectionis a rankedensemble proposed． implementedby Itis detectedin withanensembleofneuralnetworksandthenis algorithm．firstly sin91eagent withother toobtaindetectedoutcomewhileone cannotdetectitself．When cooperated agents agent by a newkindof networkensembleis aresource network discovering attack，neural updatedby allocating (RAN)basedincremental resultsshowthatthe are learningalgorithm．Experimental algorithms effectivein attacks． detecting words：distributedintrusion network