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入侵检测是网络安全研究中的热点.提出了一种用于入侵检测的神经网络集成模型.该模型采用神经网络集成分类技术,去除训练集中的冗余数据,利用遗传算法优化成员网络的权值,在此基础上训练成员网络,最终通过神经网络对成员网络的输出结果进行融合.理论和实验表明,模型具有较好的检测能力. 相似文献
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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. 相似文献
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应用在计算机集成过程系统(CIPS)网络中的入侵检测系统误报率和漏报率较高.针对该问题,利用遗传算法的全局寻优能力和神经网络对于非线性映射的强大逼近能力,提出具有自学习和自适应能力、基于遗传算法神经网络(GANN)的入侵检测模型,包括数据采集模块、数据预处理模块、神经网络分析模块和入侵报警模块4个部分.为克服遗传算法易早熟、搜索迟钝的缺点,对GANN的适应度值调整方式进行改进,对遗传算法的参数设定进行优化,并采用改进的遗传算法优化收敛速度慢、易陷入极值的BP神经网络.仿真实验结果表明,该模型使系统的检测率提高至97.11%. 相似文献
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目前,较为成熟的入侵检测系统普遍存在检测率偏低、对新的入侵不够敏感等问题,影响了系统的整体性能。在深入研究的基础上,本文提出了一种基于神经网络集成的入侵检测方法。该方法采用神经网络集成分类技术,在去除冗余数据的基础上对成员网络进行训练,并通过动态的方法确定成员网络的个数,最终通过神经网络对成员网络结果进行融合,以提高系统的整体性能。理论和实验表明,该方法能在保证成员网络差异性的同时提高入侵的检测率,具有较好的应用前景。 相似文献
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GARBF在网络入侵检测中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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提出一种基于人工示例训练的神经网络集成入侵检测方法。使用不同的训练数据集训练不同的成员网络,以此提高成员网络之间的差异度。在保证成员网络个数的基础上,选择差异度较大的成员网络构成集成,以提高系统的整体性能。实验结果表明,与当前流行的集成算法相比,该方法在保证较高入侵检测率的前提下,可保持较低的误检率,并对未知入侵也具有较高的检测率。 相似文献
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针对目前实时入侵检测系统所处理的网络数据具有的非线性和高维的特点,提出基于粗糙集理论的进化神经网络入侵检测方法。对网络中截获的数据,利用粗糙集属性约简方法对其属性集进行约简,得到影响分类精度的重要属性。把约简后形成的训练样本进行数值化和归一化处理,作为神经网络的输入数据,再利用遗传算法较强的宏观搜索能力和全局寻优的特点,优化神经网络权值,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,该算法学习速度快,有效提高了入侵检测系统的检测效率。 相似文献
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提高入侵检测系统的检测率并降低误报率是一个重要的研究课题。在对稀有类分类问题研究的基础上,将集成学习应用到入侵检测中,采用对高速网络数据进行分流的检测模型,把网络数据包按照协议类型进行分类,然后交给各个检测器,每个检测器以C4.5分类器作为弱分类器,用集成学习AdaBoost算法构造一个加强的总检测函数。进一步用SMOTE技术合成稀有类,在KDD‘99数据集上进行了仿真实验,结果表明这种方法可有效提高稀有类的检测率。 相似文献
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为了有效地提高入侵检测系统的检测率并降低误报率,提出采用属性约简方法对高维入侵检测数据进行特征选择,剔除无关的属性输入来提高检测效果,将混沌免疫遗传算法引入神经网络学习过程用以进行入侵检测,与传统BP神经网络检测结果进行比较,实验结果表明,将该方法用于入侵检测是切实可行的。 相似文献
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针对入侵检测的标记数据难以获得的问题,提出一种基于集成学习的Self-training方法——正则化Self-training。该方法结合主动学习和正则化理论,利用无标记数据对已有的分类器(该分类器对分类模式已学习得很好)作进一步的改进。对三种主要的集成学习方法在不同标记数据比例下进行对比实验,实验结果表明:借助大量无标记数据可以改善组合分类器的分类边界,算法能显著地降低结果分类器的错误率。 相似文献
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分析了神经网络集成泛化误差、个体神经网络泛化误差、个体神经网络差异度之间的关系,提出了一种个体神经网络主动学习方法.个体神经网络同时交互训练,既满足了个体神经网络的精度要求,又满足了个体神经网络的差异性要求.另外,给出了一种个体神经网络选择性集成方法,对个体神经网络加入偏置量,增加了个体神经网络的可选数量,降低了神经网络集成的泛化误差.理论分析和实验结果表明,使用这种个体神经网络训练方法、个体神经网络选择性集成方法能够构建有效的神经网络集成系统. 相似文献