蝙蝠算法优化神经网络的网络入侵检测

研究网络入侵安全问题,网络入侵具有隐蔽性、随机性和突发性等复杂变化特点,传统方法无法描述变化规律,导致入侵检测正确率低。为了提高网络入侵检测效果,针对BP神经网络参数优化问题,提出一种蝙蝠算法优化BP神经网络的权网络入侵检测模型(BA-BPNN)。首先将BP神经网络参数编码为蝙蝠个体,并以网络入侵检测正确率作为个体适应度函数,然后通过模拟蝙蝠飞行过程找到BP神经网络最优参数,最后根据最优参数建立网络入侵检测模型。在Matlab 2012平台采用KDD CUP 99数据集仿真测试,结果表明,BA-BPNN解决了传统神经网络模型存在的难题,提高网络入侵检测正确率。     

GARBF在网络入侵检测中的应用研究

研究网络安全问题,提高入侵检测效率,针对网络入侵检测传统采用RBF神经网络方法在网络入侵中由于初始权值设定不当导致检测入侵耗时长、正确检测率低,误报和漏报率记的难题,为了解决上述问题,提出了一种GARBF神经网络入侵检测模型.GARBF神经网络模型在网络入侵检测过程中,采用遗传算法对RBF神经网络初始权值进行优化,然后将网络入侵数据输入优化的RBF神经网络中进行学习和检测.结果表明,相比较传统网络入侵检测模型,网络入侵检测误报率、耗时都较低,证明提高网络入侵检测的正确性和效率.     

改进遗传算法优化的BP神经网络入侵检测研究

入侵检测是一种主动的安全防护技术,能够对网络内部和外部的攻击进行防御.基于神经网络的入侵检测是常用的智能检测方法,其中BP神经网络是比较常用的神经网络模型.针对BP神经网络算法易陷入局部极值和收敛速度慢等问题,将神经网络与遗传算法相结合,用改进的遗传算法优化BP神经网络权值.     

神经网络在网络入侵检测中的应用研究

研究网络安全问题,针对网络受到非法用户入侵,破坏系统的正常工作,传统网络初始权值凭经验确定,易出现初始权值确定不当,导致网络入侵检测准确率低的难题.为了提高网络入侵检测的准确率,提出一种遗传神经网络的网络入侵检测方法.方法把神经网络和遗传算法结合起来,把网络初始权值作为遗传算法的一个种群,把网络检测准确率作为遗传算法的目标函数,通过遗传算法种群的"优胜劣汰"机制搜索到神经网络算法的全局最优初始权值,采用最优权值对网络入侵数据进行检测,得到最优网络入侵检测结果.结果证明,方法学习速度快、检测准确率高、漏报率与误报率低,克服传统网络检测方法不准确的缺陷.     

基于BP神经网络的入侵检测算法

为解决传统入侵检测算法存在的高漏报率及高误报率问题,结合BP神经网络算法的优点,提出一种采用遗传算法来优化BP神经网络算法的入侵检测算法。该算法通过遗传算法找到BP神经网络的最适合权值,采用优化的BP神经网络对网络入侵数据进行学习和检测,解决直接使用BP学习造成的训练样本数量过大而难以收敛的问题,同时缩短样本训练时间,提高BP神经网络分类正确率。仿真实验结果表明,与传统网络入侵检测算法相比,该算法的训练样本时间更短,具有较好的识别率和检测率。     

入侵检测的进化神经网络研究

针对传统入侵检测系统漏报率和误报率高的问题,提出基于遗传神经网络的入侵检测系统。该系统将遗传算法和BP算法有机结合,利用遗传算法较强的宏观搜索能力和全局寻优特点,优化BP网络的初始权值和阈值,并在此基础上进行神经网络学习,从而建立入侵检测系统的优化分析模型。实验结果表明,该算法可以有效地运用于入侵检测系统中。     

基于遗传神经网络的音频水印盲检测

本文将神经网络和遗传算法结合应用于小波域音频水印盲检测.为弥补BP神经网络在训练过程中因初始权值选取不当而出现的收敛震荡、收敛速度较慢的现象,本文使用遗传算法对BP神经网络进行优化.在随机产生的初始权值种群中应用遗传算法得到最优解作为BP神经网络的初始权值,并对BP神经网络进行第二次训练.将优化后的BP神经网络应用到小波域音频水印盲检测中以提高水印系统的鲁棒性.实验证明遗传优化的BP神经网络在训练中呈现较好的收敛特性,在盲水印的提取中比传统BP网络具有更强的鲁棒性.     

自适应遗传算法优化神经网络的入侵检测研究

入侵检测是一种动态的安全防护技术,能够对网络内部、外部攻击进行防御.基于神经网络的入侵检测是常见的智能入侵检测方法.针对神经网络算法易陷入局部极值和简单遗传算法收敛速度慢的问题,提出了一种将神经网络和遗传算法相结合,用遗传算法优化神经网络权值,在遗传算法优化神经网络时采用自适应遗传操作.将自适应遗传算法优化神经网络算法应用于入侵检测系统中,实验结果表明,该方法能够有效的提高系统的检测率,降低误报率和漏报率.     

遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

故障诊断对于事故后快速恢复具有重要的意义.模拟电路故障诊断有许多方法,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络智能诊断技术.该方法采用基于实数编码的遗传算法优化神经网络权值和阈值,代替了原来BP网络随机设定的初始权值和阈值.然后再用改进的BP算法用已由遗传算法确定的空间对网络进行精确搜索.实验仿真结果表明基于遗传算法优化过的神经网络的训练步数得到大大的减少,泛化能力也得到提高.克服了传统BP算法的收敛速度慢,容易陷入局部极小的缺点.     

基于遗传优化神经网络的网络入侵特征检测

为了提高网络入侵检测正确率,提出一种遗传优化神经网络的网络入侵特征选择和检测算法。该方法先将网络状态特征和RBF神经网络参数作为遗传算法的个体,把检测正确率作为适应度函数;然后利用遗传算法的选择、交叉和变异等操作对网络状态特征和RBF神经网络参数进行优化,最后利用KDD 1999数据集对算法性能进行测试。测试结果表明：遗传优化神经网络能够快速获得最优网络状态特征和分类器参数,同时提高了网络入侵检测正确率。