随着科技进步和计算机网络技术的飞速发展,信息产业及其应用得到了巨大发展。政府、金融、电信等企事业单位及个人用户等对网络的依赖程度越来越高,同时也由此带来了信息安全的隐患。网络“黑客”的攻击手段越来越先进,信息安全问题也越来越突出。使用被动型反攻击的防火墙技术已不足以抵御恶意的入侵,开展入侵检测技术的研究和应用,是解决信息安全问题的方案之一。 目前网络安全技术主要有加密技术、身份鉴别技术、访问控制技术和防火墙技术等,但它们均存在较大的缺陷和不足。入侵检测技术的发展,从某种角度可以弥补一些不足,比如,入侵检测系统具有主动性就是一方面。它对计算机和网络资源上的恶意使用行为进行识别,并为对抗入侵提供重要信息,它不仅检测来自外部的入侵行为,同时也监督内部用户的未授权活动。 入侵检测分析技术是入侵检测系统的核心,本文针对入侵检测系统存在的对入侵事件高漏报率和误报率,提出一种基于遗传算法的滥用入侵检测模型,将具有优化功能的遗传算法应用到入侵检测技术中,实现了遗传算法与入侵检测技术的有机结合。探讨了如何将遗传算法应用于智能入侵检测技术,详细论述了其具体过程以及诸参数的计算方法,特别是染色体的构造以及交叉和突变这两类算子的应用。该算法在对网络连接信息进行编码时同时考虑了空间和时间信息,从而能够检测较为复杂的入侵行为。 当然,将遗传算法等相关技术应用到入侵检测系统中,使其具有智能性,这些还处于早期研究阶段,在入侵检测领域中还有很多需要人们深入探索的问题。