基于BP神经网络的实时入侵检测系统：实现与性能优化

人工智能-基于人工神经网络的入侵检测系统的研究与实现主要探讨了在当前网络环境中，传统的入侵检测技术存在局限性，如依赖主观判断和固定攻击特征描述。因此，作者提出了一个创新的解决方案，即利用BP（Back Propagation）人工神经网络构建实时入侵检测系统。 论文首先详细分析了IPv4下常见的网络协议，如IP、TCP、UDP和ICMP，解释了它们的数据包首部结构，以便更好地理解网络通信的基础。然后，作者着重讨论了各类网络攻击的实施原理，如DoS（拒绝服务攻击）、Port Scanning（端口扫描）等，这些都是构建入侵检测模型的重要基础。 为了实现高效的数据收集，研究者利用Libpcap库，这是一种专为数据监听应用设计的工具，支持大流量网络和低丢包率，确保了数据的准确性和完整性。系统通过pcap函数实时捕获网络数据包，对特定时间窗口内的连接协议数据包特征属性值进行统计，形成完整的网络输入事件。 该系统采用混合检测技术，结合滥用检测和异常检测。滥用检测网络用于初步识别攻击类型，对于未知类型的事件，将转交给异常检测网络进行深入分析，提高了系统的全面性和准确性。这种混合策略使得系统在保持高检测精度的同时，降低了误报的可能性。 论文还展示了训练稳定后的神经网络在样本分类、新样本测试和实时入侵检测中的应用。结果显示，基于BP人工神经网络的入侵检测系统具有高检测率、低误报率、快速的识别速度和低资源占用率，充分满足了实时网络安全保护的需求。 关键词：网络安全、入侵检测、BP学习算法、TCP/IP、滥用检测、异常检测。该研究成果适用于网络安全领域的学术研究和实际应用，特别是在提高网络安全防御体系的自动化和智能化方面具有重要意义。 通过这篇硕士论文，贵州大学的研究者展示了如何将人工智能技术特别是神经网络应用于入侵检测，为网络环境下的安全管理提供了一种有效且高效的解决方案。这不仅提升了网络安全防范的科学性，也为后续的研究工作开拓了新的思路。