| 基于特征优化和BP神经网络的入侵检测方法 |
| |
| 引用本文： | 王伟,代红,赵斯祺.基于特征优化和BP神经网络的入侵检测方法[J].计算机工程与设计,2021,42(10):2755-2761. |
| |
| 作者姓名： | 王伟 代红 赵斯祺 |
| |
| 作者单位： | 辽宁科技大学计算机与软件工程学院,辽宁鞍山114051 |
| |
| 摘 要： | 为提高网络入侵检测率,提出一个集特征优化和人工神经网络于一体的网络入侵识别发现框架AS-BP.引入SMOTE技术和随机采样技术对数据进行平衡约简处理,解决数据不平衡问题,利用集成方法对网络入侵数据进行重要特征提取,降低数据处理维度,通过优化BP神经网络算法,对网络入侵数据进行判断完成分类.实验结果表明,该方法克服了传统BP神经网络建模时间过长的问题,在不降低其它攻击类型检测率的同时,提高U2R和R2L的检测率,克服了数据集中少数类数据量过少导致的少数类检测率低的问题.将实验结果与其它分类方法进行比较,验证了该方法的准确率、精确率和召回率优于其它方法.
|
| 关 键 词： | 入侵检测 SMOTE技术 随机采样技术 集成方法 BP神经网络 |
Intrusion detection method based on feature optimization and BP neural network |
| |
| WANG Wei,DAI Hong,ZHAO Si-qi.Intrusion detection method based on feature optimization and BP neural network[J].Computer Engineering and Design,2021,42(10):2755-2761. |
| |
| Authors: | WANG Wei DAI Hong ZHAO Si-qi |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
