1、入侵檢測系統(tǒng)是一種基于主動策略的網(wǎng)絡安全系統(tǒng),是網(wǎng)絡安全系統(tǒng)的重要組成部分.該文首先闡述了入侵檢測系統(tǒng)的基本組成、分類及入侵檢測的技術和方法,然后分析了現(xiàn)有入侵檢測系統(tǒng)存在的不足,進而探討了入侵檢測技術今后的發(fā)展趨勢.在此基礎上,提出該文要構建一個基于神經(jīng)網(wǎng)絡的異常檢測系統(tǒng).神經(jīng)網(wǎng)絡因其自適應、自學習、并行處理等特點而在入侵檢測中有廣泛的應用.該文對神經(jīng)網(wǎng)絡的結構及學習方式等進行了概述,并著重介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡及其算法,探討了其在入侵檢

2、測中的優(yōu)勢.但傳統(tǒng)BP算法也存在諸如收斂速度慢、易陷入局部最小點以及編程困難、計算量大等問題,對此,該文首先采用改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡Levenberg-Marquardt優(yōu)化算法進行入侵檢測,該網(wǎng)絡μ變量可自適應調節(jié),收斂速度快;其次,用MATLAB來解決編程及大量的計算問題.文章介紹了MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱的主要函數(shù)與算法,并基于MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱,構建了一個BP神經(jīng)網(wǎng)絡入侵檢測系統(tǒng),應用線性回歸對其進行了校驗,驗證了其有效