隨著計算機信息技術的快速發(fā)展,信息安全問題也愈發(fā)嚴峻。信息化技術已經(jīng)和我們的生活、工作甚至國家安全緊密的連接在一起,但嚴峻的信息安全形式是我們不容忽視的問題。目前計算機系統(tǒng)的信息安全防御主要是借助防火墻、網(wǎng)閘等網(wǎng)絡安全設備,這些網(wǎng)絡安全設備主要的防御方式是借助于現(xiàn)有的病毒特征庫,以一種對比識別查殺防御的方法,來保護信息的安全。這種以病毒庫對比的防御方式有一種滯后的缺陷,當一種新型的病毒出現(xiàn)以后它不能夠馬上發(fā)現(xiàn)并發(fā)出反饋。雖然傳統(tǒng)的防火墻、加密等信息安全技術有一定的防御作用,但都屬于靜態(tài)安全技術范疇,此類安全設備不能抵抗新型的、特征庫不具備此類異常數(shù)據(jù)特征的病毒或攻擊,面對此類病毒或攻擊,如果沒有設置相應的安全策略,安全設備(例如傳統(tǒng)的防火墻、網(wǎng)閘)便失去了過濾阻斷作用使網(wǎng)絡系統(tǒng)暴漏在危險之中,以及對合法開放的端口發(fā)起的攻擊大多也無法起到安全防護的作用。伴隨著信息技術的不斷發(fā)展,新型的木馬病毒和攻擊手段也大量的出現(xiàn),基于特征庫、安全策略以及端口管控的傳統(tǒng)安全方法,面對新型的病毒和攻擊手段,不能夠以一種預先主動識別的方式來防御計算機病毒攻擊侵害,已不能完全滿足當前網(wǎng)絡安全的要求。而人工智能...

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 信息安全發(fā)展歷程
    1.3 信息安全技術與網(wǎng)絡安全模型
        1.3.1 常見的信息安全技術
        1.3.2 信息安全技術的分類
        1.3.3 網(wǎng)絡安全模型
    1.4 主要內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)
    1.5 本章小結(jié)
第二章 PCA和 BP神經(jīng)網(wǎng)絡概述
    2.1 網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)的特征
    2.2 降低網(wǎng)絡數(shù)據(jù)維度的PCA統(tǒng)計方法
        2.2.1 降維方法的選擇
        2.2.2 PCA降維原理
        2.2.3 PCA應用在信息安全中的優(yōu)勢
    2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡
        2.3.1 人工神經(jīng)元模型
        2.3.2 典型傳輸函數(shù)
        2.3.3 網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)
        2.3.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡學習規(guī)則
        2.3.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡用于信息安全的優(yōu)勢
    2.4 本章小結(jié)
第三章 PCA結(jié)合改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器
    3.1 異常網(wǎng)絡數(shù)據(jù)檢測分類器模型
    3.2 模型中PCA降維方法實現(xiàn)
    3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模塊
        3.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的學習過程
        3.3.2 BP算法的改進及實現(xiàn)方法
    3.4 本章小結(jié)
第四章 PCA和 BP神經(jīng)網(wǎng)絡信息安全模型仿真實驗及分析
    4.1 實驗數(shù)據(jù)源
    4.2 仿真平臺選取
        4.2.1 MATLAB仿真平臺
        4.2.2 PCA特征提取模塊相關函數(shù)
        4.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模塊相關函數(shù)
    4.3 仿真過程及實驗源碼
        4.3.1 準備階段
        4.3.2 數(shù)據(jù)歸一化
        4.3.3 仿真階段
        4.3.4 部分仿真源碼及解析
    4.4 仿真結(jié)果及分析
        4.4.1 仿真結(jié)果
        4.4.2 對比試驗
        4.4.3 結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻
附錄 ：讀研期間科研情況



本文編號：3982191