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.     

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。     

基于PSO-RBF无线传感器网络入侵检测技术研究

针对无线传感器网络自身特性,提出了基于粒子群优化(PSO)径向基函数(RBF)神经网络的轻量级入侵检测方案,该方案结合PSO算法与RBF神经网络分别在全局搜索和局部搜索的优势,使用PSO优化RBF的中心、宽度及权值.仿真实验表明:基于PSO-RBF的入侵检测算法可以有效、可靠地运用于无线传感器入侵检测系统中.     

集成模型在网络入侵检测中的仿真研究

研究保证网络安全问题,针对网络入侵具有多样性和复杂性,信息冗余十分严重,传统检测方法不能很好消除冗余信息,导致检测时间长和检测正确率低的难题.为了提高检测准确性,将主成分分析和RBF神经网络相结合起来,组成一个集成的网络入侵检测模型.模型首先通过主成分析分析法对网络原始数据进行预处理,降低特征维数、消除冗余信息,将处理后特征作为神经网络的输入,网络入侵类型作为神经网络的输出,建立RBF神经网络入侵检测模型对网络数据进行检测.在Matlab平台上,采用权威网络入侵数据DARPA数据集对集成模型进行预试,仿真结果表明,集成模型的网络入侵检测正确率高于传统入侵检测模型,加快了网络入侵检测速度,为网络入侵提供了一种实时检测方法.     

人工鱼群算法优化神经网络的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测率,提出一种人工鱼群算法（AFSA）优化ELM神经网络的网络入侵检测模型。首先将ELM神经网络参数编码成人工鱼的位置,然后利用人工鱼群算法通过模拟鱼群的觅食、聚群及追尾行为找到最优ELM神经网络参数,最后利用最优参数的ELM神经网络建立网络入侵检测模型,并采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试。仿真结果表明,模型不仅提高了入侵检测正确率,而且加快了网络入侵检测速度。     

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。     

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.     

粒子群算法和K近邻相融合的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测效果,提出一种粒子群优化算法（PSO）和K最近邻相融（KNN）的网络入侵检测模型（PSO-KNN）。首先特征子集和KNN参数作为一个粒子,然后通过粒子之间的信息交流和相互协作,找到最优特征子集和KNN参数,从而建立最优网络入侵检测模型,最后利用KDD 1999数据集对模型性能进行测试。结果表明,相对于其他入侵检测算法,PSO-KNN更有效地精简网络数据特征,提高分类算法的网络入侵检测速度及检测率。     

基于PCA-RBF神经网络的DoS攻击分类检测研究

为了提高DoS攻击检测的实时性,提出一种主成分分析(PCA)和RBF神经网络相结合的DoS攻击分类检测方法(PCARBF)。PCA-RBF首先通过PCA降低DoS攻击原始数据的维数,实现数据的最优压缩,然后建立RBF神经网络入侵检测模型。实验结果表明,相对于传统的RBF方法,PCA-RBF具有良好的实时性及分类检测性能。     

基于CPSO-LSSVM的网络入侵检测

为提高网络入侵检测效果,提出一种结合混沌粒子群优化（CPSO）算法和最小二乘支持向量机（LSSVM）的网络入侵检测模型。将网络特征和LSSVM参数编码成二进制粒子,根据网络入侵检测正确率和特征子集维数权值构造粒子群目标函数。通过粒子群找到最优特征子集和LSSVM参数,同时引入混沌机制保证粒子群的多样性,防止早熟现象的出现,从而建立最优网络入侵检测模型。采用KDD99数据集进行性能测试,结果表明,该模型不仅能获得最优特征子集和LSSVM参数,而且提高了入侵检测速度和正确率,降低了入侵检测误报率和漏报率。     

基于Matlab的RBF入侵检测模型研究

针对目前入侵检测系统不能有效检测未知攻击行为、学习能力较差的问题,根据RBF神经网络的自学习、收敛速度快的特性,将RBF神经网络与入侵检测技术相结合,提出了一种RBF入侵检测模型,并对模型各个组成部分进行了分析,最后采用DAR-PA入侵检测数据库中的部分数据,在Matlab下进行了仿真实验。实验结果表明,此模型具有较高的检测率和较低的误报率,可有效地检测出已知和未知攻击行为,有一定的应用价值。     

基于粒子群的后件多项式RBF神经网络算法

RBF（径向基函数）神经网络能在各个领域得到了很好的应用,关键在于网络模型参数权值、网络中心值、基宽向量和隐含层节点数的选取。传统的RBF神经网络存在精度不高,容易陷入局部最优,收敛速度慢等缺点。针对这些问题,提出了利用粒子群算法优化后件多项式RBF神经网络方法,即优化含有后件多项式RBF神经网络的权值、网络中心值和基宽向量值,并选取最优的隐含层节点数,进而提出了PSOIRBF（基于粒子群的后件多项式RBF）神经网络。通过对非线性模型和实例等非线性被控对象的仿真研究及对模型的分析,表明了所提出算法的有效性。     

基于组合算法选择特征的网络入侵检测模型

为了提高网络入侵检测的正确率,提出一种基于组合算法选择特征的网络入侵检测模型(GA-PSO)。首先建立网络入侵特征选择的数学模型,采用遗传算法迅速找到网络入侵的特征子集,然后采用粒子群算法进一步选择,找到最优特征子集,最后采用极限学习机建立网络入侵检测分类器,并采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试。结果表明,GAPSO不仅提高了入侵检测速度,而且可以提高网络入侵检测的正确率。     

基于Boosting RBF神经网络的入侵检测

提出一种新颖的基于boosting RBF神经网络的入侵检测方法。将模糊聚类和神经网络技术相结合,提出基于改进的FCM算法和OLS算法相结合的FORBF算法,为了提高RBF神经网络的泛化能力,采用Boosting方法,进行网络集成。以“KDD Cup 1999 Data”网络连接数据集训练神经网络并仿真实验,得到了较高的检测率和较低的误警率。     

基于集成RBF神经网络的入侵检测研究

本文提出了一种基于集成RBF神经网络的入侵检测研究,通过对初始化聚类子算法的改进,从而提高了RBF神经网络的训练速度,采用集成理论对RBF神经网络的集成以提高检测率。实验结果表明,集成神经网络比RBF神经网络的检测率提高了1%,且降低了误报率和漏报率。     

A research using hybrid RBF/Elman neural networks for intrusion detection system secure model

A hybrid RBF/Elman neural network model that can be employed for both anomaly detection and misuse detection is presented in this paper. The IDSs using the hybrid neural network can detect temporally dispersed and collaborative attacks effectively because of its memory of past events. The RBF network is employed as a real-time pattern classification and the Elman network is employed to restore the memory of past events. The IDSs using the hybrid neural network are evaluated against the intrusion detection evaluation data sponsored by U.S. Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA). Experimental results are presented in ROC curves. Experiments show that the IDSs using this hybrid neural network improve the detection rate and decrease the false positive rate effectively.     

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。