RBF神经网络在入侵检测中的应用研究的开题报告.pdf

RBF神经网络在入侵检测中的应用研究的开题报告

一、选题背景和意义

网络入侵指黑客或者未经授权的个体通过攻击网络的漏洞和安全弱

点，从而获得网络控制权或者机密信息。网络入侵对网络信息安全造成

了严重的威胁，给个人或组织带来了严重的损失。因此，网络入侵检测

技术逐渐受到了重视。

现有的网络入侵检测技术包括基于特征的检测和基于异常的检测。

其中，基于特征的检测是通过定义一系列的特征来识别入侵行为，并使

用分类算法来判断是否是入侵行为。而基于异常的检测则是通过分析网

络流量的异常行为来检测入侵行为。RBF神经网络就是一种基于异常的

入侵检测方法。

RBF神经网络具有高精度、快速学习和自适应性等优点，已经在图

像处理、语音识别和基于异常的入侵检测等领域得到了广泛的应用。因

此，本文将研究RBF神经网络在入侵检测中的应用，以期提高网络入侵

检测系统的准确性和效率，保障网络信息安全。

二、研究目标和内容

本文以RBF神经网络为基础，从以下两个方面开展研究：

（1）改进RBF神经网络模型，提高模型的准确性和泛化能力。主要

包括调整RBF节点数量、设计优化算法和改进网络拓扑结构等方面。

（2）基于改进后的RBF神经网络模型，开发基于异常的网络入侵检

测系统。主要包括特征提取、网络流量预处理、异常检测和分类等方面。

三、研究方法和步骤

本研究采用实证研究方法，在建立基于异常的入侵检测系统的过程

中，结合RBF神经网络的特点，改进RBF神经网络模型。具体研究步骤

包括：

（1）收集网络流量数据，对数据进行预处理。

（2）特征提取，根据已有的入侵特征，提取网络流量的频率、时延、

带宽、数量等特征，构建特征向量。

（3）构建改进的RBF神经网络模型，如确定节点数量，设计优化算

法和改进网络拓扑结构。

（4）将特征向量输入模型进行训练和测试，验证改进后的RBF神经

网络模型的准确性和泛化能力。

（5）开发基于异常的网络入侵检测系统，包括网络流量预处理、异

常检测和分类等模块。

四、预期结果和贡献

预计研究结果如下：

（1）提出一种改进的RBF神经网络模型，可以提高模型的准确性和

泛化能力。

（2）基于改进的RBF神经网络模型，开发基于异常的网络入侵检测

系统，可以提高网络入侵检测系统的准确性和效率。

（3）为网络入侵检测技术的发展做出贡献，提高网络信息安全。