入侵检测系统设计与实现——基于蜜罐的论文研究.pdf

简介：
本论文深入探讨了基于蜜罐技术的入侵检测系统的设计与实现方法，旨在提升网络安全防御能力。通过模拟易受攻击的目标吸引并分析黑客行为，为安全防护策略提供数据支持。 传统的入侵检测系统难以识别未知攻击类型的问题可以通过引入蜜罐技术来解决。为此，设计并实现了一种基于人工神经网络的入侵检测系统——HoneypotIDS。该系统的创新之处在于使用感知器学习方法构建了FDM（分类模型）和SDM（细分模型），这两个阶段性的检测模型能够有效识别入侵行为。 具体来说，FDM主要用于区分正常流量与攻击性流量；而基于这一基础的SDM则进一步细化对特定类型攻击的具体辨识。实验验证显示HoneypotIDS在被监控网络中的应用中展现出了较高的入侵行为检出率和较低的误报率，证明了其有效性和可靠性。