摘要：入侵检测系统可以及时发现和响应网络攻击，保护重要的数据和资源。基于神经网络的入侵检测系统是一种利用神经网络技术来宾现入侵检测的方法，通过对现有攻击方法和模式的模拟仿真，利用大量数据的训练来学习特征和模式，并用于分类、识别和预测等任务。该方法具有一定的泛化能力和自适应能力．可以处理大规模和复杂的数据，提高检测的准确率和鲁棒性。文章基于递归神经网络搭建了一个入侵检测系统的框架并用NSL-KDD数据集做了训练和测试。实验结果表明，入侵检测系统框架中的LSTM网络架构表现最好，VAC，TAC，FIS分别达到了98.16%，84.76％，98.48%，可以满足实际应用需求。

关键词：循环神经网络；入侵检测系统；XGBoost；Softmax

中图法分类号：TF393 文献标识码：A

１ 概述

入侵检测系统（Ｉｎｔｒｕｓｉｏｎ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ，ＩＤＳ）在计算机安全领域具有广泛的应用，可以帮助受保护的单位及时发现和响应网络攻击，保护重要的数据和系统资源［１］ 。入侵检测系统可以用于监控公司网络［２］ ，也可以为其他公司提供软件服务，如电子邮件、网站和应用软件等［３］ 。虽然入侵检测系统可以保护计算机系统和网络安全，但也存在一些挑战和不足。

例如，入侵检测系统可能会产生误报，即将正常的操作误判为攻击行为，或者漏报少报，无法检测到真正的攻击。入侵检测系统还需要不断更新和维护，才能应对新的攻击技术和入侵模式。

２ 基于神经网络入侵检测系统

基于签名的入侵检测是最常见的检测方法之一，它使用已知的攻击签名库来识别网络流量中的恶意操作。这种方法主要依赖于已知的攻击模式和特征，因此只能识别那些已知的攻击，并且需要经常更新签名库，以保持监测的全面性。基于网络行为的入侵检测则是一种更加灵活的方法，它通过分析系统和网络的行为来识别异常行为和攻击。这种方法不依赖于已知的攻击签名，而是基于对正常系统和网络调用行为的理解，通过检测异常行为来识别潜在的攻击。基于行为的入侵检测可以识别新的未知攻击，但也会产生较多误报。除了基于签名和基于行为的入侵检测方法，还有一些其他的入侵检测技术，如基于支持向量机的方法、神经网络方法等。

基于神经网络的入侵检测系统是一种利用神经网络技术来实现入侵检测的方法。神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型，它可以通过对大量数据的训练来学习特征和模式，并用于分类、识别和预测等任务。与传统的入侵检测系统相比，基于神经网络的入侵检测系统具有以下优点：对于新的未知攻击，具有一定的泛化能力和自适应能力，可以识别和防范新的攻击模式和类型；可以处理大规模和复杂的数据，可以自动提取和学习数据中的特征和模式，减少人工干预；可以通过多层网络学习数据的高层次特征和抽象表示，提高检测的准确率和鲁棒性。但该系统也存在一些挑战和限制。例如，需要大量的数据进行训练和调优，如果数据质量不好或者数据不足，那么可能会影响检测的准确率。此外，神经网络具有一定的复杂性和计算资源需求，需要较高的计算性能和存储容量。