神经网络在入侵检测系统中的应用

本文简要分析了当前的几种入侵检测方法,指出了将神经网络应用于入侵检测系统的优越性。重点介绍了LVQ神经网络的结构及其学习算法,提出了将LVQ神经网络用于入侵检测系统的方法,并给出了基于LVQ神经网络的网络入侵检测系统模型结构。最后,用matlab进行了仿真实验。结果表明,运用LVQ神经网络检测入侵,可以达到较高的准确检测率,是一种有效的入侵检测手段。     

神经网络在入侵检测系统中的应用

本文简要分析了当前的几种入侵检测方法,指出了将神经网络应用于入侵检测系统的优越性.重点介绍了LVQ神经网络的结构及其学习算法,提出了将LVQ神经网络用于入侵检测系统的方法,并给出了基于LVQ神经网络的网络入侵检测系统模型结构.最后,用matlab进行了仿真实验.结果表明,运用LVQ神经网络检测入侵,可以达到较高的准确检测率,是一种有效的入侵检测手段.     

基于遗传算法的集成神经网络入侵检测系统

介绍集成神经网络的基本概念及其算法理论,提出基于遗传算法的集成神经网络入侵检测方法,并以KDDCUP99作为数据源给出应用该方法进行入侵检测的性能.通过与单个神经网络的比较,说明基于遗传算法的集成神经网络检测方法能克服单个分类算法的缺陷,提高入侵检测系统的检测率.     

基于神经网络的入侵检测系统的实现

入侵检测是近十几年来出现的一种主动保护自己以免受黑客攻击的新型网络安全技术。入侵检测被认为是防火墙后的第二道安全阀门,文章从神经网络特点和机制入手,介绍了神经网络的基本概念及其算法理论,提出基于神经网络入侵检测方法,并给出了基于神经网络的网络入侵检测系统模型结构。仿真实验结果表明,运用神经网络检测入侵,可以达到较高的准确检测率,是一种有效的入侵检测手段。     

基于卷积神经网络的网络入侵检测系统设计

为了解决当前网络环境存在的安全隐患问题，并起到提升网络入侵检测技术多种性能的作用。采用向网络入侵检测系统中引入卷积神经网络算法的方式，对网络入侵检测系统的基本原理进行分析。利用卷积神经网络入侵检测系统模型、模块等设计，对网络入侵检测系统功能的精准性进行提升。为验证网络入侵检测系统的功能，对该系统进行仿真测试，其测试结果显示，卷积神经网络的各方面性能皆优于其他两种算法，系统迭代为20次时，准确率高达0.9727,将该系统应用于网络环境中有利于维护网络环境的稳定性。     

PSO算法和神经网络的入侵检测系统设计

针对入侵检测系统检测率低,整体性能不好的问题,在探讨入侵检测技术和人工神经网络理论的基础上,提出了一种基于PSO算法优化的径向基函数神经网络的入侵检测系统,采用具有全局寻优的功能PSO算法,该算法能够改进传统的RBF神经网络学习策略,弥补RBF神经网络参数设置的不足,采用了来自KDD CUP99的权威数据来进行网络学习和测试,在此基础之上,进行了入侵检测系统的设计与实现,实验结果表明,基于PSO和RBF神经网络的人侵检测系统有效地提高了入侵检测的效率.     

反馈神经网络在入侵检测系统中的应用

对基于网络的入侵检测系统进行了研究,提出了将反馈网络应用于入侵检测系统中,使用一种改进的Jordan神经网络算法,借助于反馈神经网络提取描述攻击模式的特征和进行规则推导,然后用神经网络建立的规则集进行入侵检测,实验证明利用反馈神经网络提高了入侵检测系统的性能。     

基于遗传算法的网络入侵检测方法研究

针对目前大多数入侵检测系统存在的局限性,依据通用入侵检测框架提出了一种利用遗传算法的入侵检测模型,分析了入侵模糊特征、模糊神经网络的学习优化问题。给出了此模型中模糊神经网络模块的训练算法。仿真实验结果表明该检测算法可以有效地进行入侵检测,检测效率达到92%以上。     

基于粗糙集和CP神经网络的入侵检测模型

研究网络入侵检测准确度问题.针对入侵检测系统存在的比较高的漏报率以及高的误报率等缺陷,根据CP神经网络算法的优点,提出了一种改良型的CP神经网络入侵检测算法.算法采用已学习好的二值神经网络将简化的数据集作为CP神经网络输入数据,这样简化了CP神经网络的结构,解决了直接用CP学习造成的训练样本数量过大而难以收敛的问题,同时缩短了样本训练时间,有效提高了CP神经网络分类正确率.在Matlab平台上进行仿真的结果表明,所提出的新的入侵检测算法,训练样本时间更短,与传统网络入侵检测系统模型相比,具有更好的入侵识别率和检测率.     

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.     

基于因素神经网络的入侵检测模型

通过对网络攻击和防御的分析,提出一种基于因素神经网络理论（FNN）的入侵检测模型,描述入侵检测模型的结构和工作流程,将解析型因素神经网络和模拟型因素神经网络结合起来,解决对复杂入侵行为建模难的问题。通过实验对模型进行验证,实验表明该模型对已知入侵行为检测的准确度高,对未知入侵行为也能做出准确的判断。     

基于概率神经网络的入侵检测技术

提出一种基于概率神经网络的高效入侵检测技术。对网络数据处理、概率神经网络的训练与检测及其算法进行分析。在网络训练中,提出一种基于实验数据选择概率神经网络关键参数的方法,分析该方法的可行性。实验表明通过此方法能使入侵检测系统具有更高的检测精度和效率。     

基于交叉覆盖算法的入侵检测

文章提出了一种应用人工神经网络进行入侵检测分类器设计的新方法,即采用多层前向网络的交叉覆盖算法进行入侵检测分类器的设计。该算法克服了传统BP算法的收敛速度慢,易陷入局部最小点的问题。实验结果表明,该分类器用于入侵检测,效果良好,学习速度快,分类准确率高,为实现入侵检测分类器提供了一条准确高效的途径。     

基于神经网络和CFS特征选择的网络入侵检测系统

本文提出了一种新型的基于CFS特征选择和神经网络的高效入侵检测模型。通过使用该模型对经过特征提取后的攻击数据的训练学习,可以有效地识别各种入侵。在经典的KDD Cup 1999入侵检测数据集上的测试说明,该模型能够高效地对攻击模式进行训练学习,从而正确有效地检测网络攻击。     

基于卷积神经网络的电网工控系统入侵检测算法

传统的电网工控系统主要通过防火墙等工具, 与外部网络进行隔离, 但是随着云计算、物联网等新技术的应用, 网络之间互联程度不断深入, 安全防护难度大大提高, 如何有效检测出网络入侵行为变得至关重要. 与传统入侵检测技术相比, 卷积神经网络具有更好的提取入侵特征的能力. 本文提出一种基于卷积神经网络的电网工控系统入侵检测算法, 使用经过处理的KDD99数据集进行模型训练, 并添加级联卷积层优化网络结构. 在参数规模不大的前提下, 保证了模型运行的实时性要求. 本文算法相对于传统SVM算法和K-means算法, 提高了入侵检测的准确率, 降低了误检率, 可以有效检测出对于电网工控系统的入侵行为.     

基于集成神经网络入侵检测系统的研究与实现

为解决传统入侵检测模型所存在的检测效率低,对未知的入侵行为检测困难等问题,对集成学习进行了研究与探讨,提出一种采用遗传算法的集成神经网络入侵检测模型,阐述了模型的工作原理和各模块的主要功能.模型通过遗传算法寻找那些经过训练后差异较大的神经网络进行集成.实验表明,集成神经网络与检测率最好的单个神经网络相比检测率有所提高.同时,该模型采用机器学习方法,可使系统能动态地适应环境,不仅对已知的入侵具有较好的识别能力,而且能识别未知的入侵行为,从而实现入侵检测的智能化.     

一种基于神经网络的黑客入侵检测新方法

给出了一个基于神经网络的网络入侵检测系统模型．该模型可对网络中的IP数据包进行分析处理以及特征提取，并采用智能神经网络进行学习或判别，以达到对未知数据包进行检测的目的．首先建立功能专一、结构简单、易于构造的神经网络来完成单一的黑客入侵检测任务，然后利用智能神经网络组成原理将这些能够检测多种多样的黑客入侵的小网合并，组合成功能完善、结构复杂的大网来完成整个检测任务．实验证明这是一种行之有效的网络入侵检测的解决方法．     

浅析基于神经网络的入侵检测技术

文章叙述了入侵检测技术的发展与现状,对目前所采用的入侵检测技术及其特点进行了分析,提出了基于神经网络的入侵检测技术并指出了其优点,最后指出了未来入侵检测技术的发展趋势。