Leistungsstudie von Eindringlingserkennungs-systemen

Informationssicherheit ist in den letzten zehn Jahren aufgrund der weiten Verbreitung von Netzwerken und des Internets, die als unsichere bertragungsmedien gelten, zu einem wichtigen Thema geworden. Aus dieser Sicht konzentrieren die Sicherheitsteilnehmer ihre Bem hungen darauf, die beste Methode zur Umsetzung der Informationssicherheit bereitzustellen. Eine dieser Methoden ist das Eindringlingserkennungssystem (IDS). IDS ist eine Software mit den Funktionen zum Erkennen, Identifizieren und Reagieren auf nicht autorisierte oder abnormale Aktivit ten in einem Zielsystem. Das IDS wird von Organisationen eingesetzt, um wertvolle Informationsressourcen (Informationswerte) zu sch tzen. Leider weist das IDS einige Fehler auf, die sich negativ auf die Sicherheit der Organisation auswirken. In dieser Arbeit wird ein k nstliches neuronales Netz (KNN) zur Implementierung verschiedener Arten von Eindringlingserkennungssystemen und zur Verbesserung seiner Leistung durch Verringerung der Fehler und Erh hung der Klassifizierungs- und Erkennungsraten eingesetzt.