基于增量式GHSOM神经网络的入侵检测方法研究与实现的中期报告

基于增量式GHSOM神经网络的入侵检测方法研究与实现的中期报告中期报告一、研究背景与意义目前，网络安全问题备受关注，特别是针对入侵检测方面的研究越来越受到人们的关注。网络入侵检测是指通过分析网络数据包，识别和定位恶意攻击，及时采取相应措施防止网络攻击造成的损失。入侵检测技术可以有效地发现网络安全隐患，提高网络的安全性，对于保障国家和个人信息安全具有重要意义。目前，常见的入侵检测方法主要分为基于统计的方法和基于神经网络的方法。其中，基于神经网络的入侵检测方法具有自适应性强、准确性高等优点，因此被广泛应用于入侵检测领域。本文基于增量式GHSOM（GrowingHierarchicalSelf-OrganizingMap）神经网络，针对传统神经网络在处理大量数据时的时间复杂度高、训练速度慢等问题，提出一种基于增量式学习的入侵检测方法。此外，本文还拟将该方法应用于KDDCUP99数据集的入侵检测任务上，便于对所提出方法的有效性进行验证。二、研究内容与计划本文的主要研究内容和计划如下：1、研究增量式GHSOM神经网络的原理增量式GHSOM神经网络采用了分层结构和共生学习机制，可以有效地处理大量数据，并且在新数据到来时，能够对原有网络结构进行更新和调整，取得不断优化的性能。本文将研究和分析增量式GHSOM神经网络的原理及其在入侵检测领域的应用。2、提出基于增量式学习的入侵检测方法本文将结合增量式GHSOM神经网络的特点，提出基于增量式学习的入侵检测方法。此方法主要采用了基于样本重要性分析和主成分分析的特征提取技术，并结合GHSOM神经网络的分类能力，对网络数据进行分类和检测。3、实验验证本文将选取KDDCUP99数据集进行实验验证，通过比较增量式GHSOM神经网络入侵检测方法和传统方法在识别恶意攻击的准确率、召回率、误报率等方面的表现，评估所提出方法的实用性和有效性。同时，我们还将对所提出方法进行优化和改进，优化网络结构和参数，进一步提高检测性能。三、预期成果本文提出了一种基于增量式学习的入侵检测方法，并将其应用于KDDCUP99数据集的实验验证中。预计能够获得以下预期成果：1、研究和分析增量式GHSOM神经网络的原理及其在入侵检测领域的应用。2、提出基于增量式学习的入侵检测方法，并验证其在KDDCUP99数据集上的有效性。3、进一步优化所提出方法，提高其检测性能，为网络安全提供更为可靠的保障。四、参考文献[1]M.Kowalski,T.Czacharowski,K.Juszczyk.”AnArtificialNeuralNetworkforDetectingAnomaliesinCorporateNetworksUsingSystemCallSequences,”In12thInternationalConferenceonNeuralInformationProcessing(ICONIP),pp.499-508,2005.[2]K.Wang,J.Liao,F.Liu,Y.Cai.”IntrusionDetectionofHTTP-basedOnlineServicesUsingSpatiotemporalSequenceLearning,”IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems,vol.29,no.9,pp.4343-4356,2018.[3]T.Kohonen.”TheSelf