57、网络安全与汽车软件架构的创新探索

网络安全与汽车软件架构的创新探索

1. VoIP 系统中的异常检测

在网络安全领域，VoIP 系统的异常检测至关重要。为了有效检测 VoIP 系统中的入侵行为，研究人员提出了一种结合神经网络和模糊逻辑的入侵检测系统（IDS）。

1.1 系统架构与数据来源

该 IDS 系统部署在代理服务器上，其训练和测试采用反向传播算法。数据来源于多个渠道，通过捕获数据包生成连接数据库，再从连接数据库中读取数据包细节作为神经网络的测试输入。

1.2 模块功能

• 数据包分析模块 ：负责检查 SIP 数据包格式，通过检查会话描述参数 SDP 来判断数据包是否合适。若数据包格式不正确或非 SIP 数据包，则不会转发到神经网络模块进行进一步处理。
• 神经网络学习模块 ：采用人工神经网络（ANN）开发 IDS。ANN 通过自适应更新突触权重来学习，权重根据训练模式提取的信息进行更新。基于 ANN 的 IDS 在测试前需从 KDDcup99 数据库读取输入进行训练。前馈神经网络（FFNN）由一个输入层、两个隐藏层和一个输出层组成。输入层有 8 个神经元，代表 SIP 数据包数据集的 8 个字段/特征；两个隐藏层各有 6 个神经元；输出层有 1 个神经元，用于分类 DoS 攻击，如 Teardrop、Smurf、Ping of Death、Land 和 Back 攻击。初始权重确定，学习率保持在 0.8。由于没有准确的公式来选择隐藏层，所以通过比较来选择最佳方案。反向传播是训练多层前馈网络的常用方法，可用于使用可微激活函数的任何前馈网络。
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