一种基于神经网络的入侵检测系统研究

提出在入侵检测系统模型设计中引入神经网络技术,建立了一个基于神经网络的入侵检测系统模型。针对传统BP算法存在的一些固有缺点,提出增加动量项与自适应调节学习速率相结合的改进算法,一定程度上克服了BP神经网络存在的问题。实验结果表明,基于改进的BP神经网络的入侵检测方法具有良好的检测性能。     

基于改进深度学习的主动式通信网络入侵行为自适应识别算法

针对外界参数变化较大时会严重影响识别准确率的问题,设计一种基于改进深度学习的主动式通信网络入侵行为自适应识别算法。归一化主动式通信数据,将卷积神经网络和BGRU进行结合,构建一个端到端检测攻击的改进型的循环神经网络,优化激活函数与逻辑回归分类器,稳定且自适应地识别主动式通信网络入侵行为。实验结果表明,所提算法在卷积核大小和学习率改变的情况下仍能保持较高的识别准确性,主动式通信网络入侵行为的识别结果具有自适应性。     

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.     

遗传禁忌算法优化BP网络用于入侵检测

针对入侵检测系统存在的高漏报率和误报率,提出一种基于遗传禁忌神经网络的入侵检测模型。该模型基于遗传禁忌算法的全局搜索和BP网络局部精确搜索的特性,将遗传禁忌算法和BP算法有机结合,利用遗传禁忌算法优化BP网络初始权重,同时引入小生境技术改进遗传禁忌算法。实验表明,改进的遗传禁忌算法优化BP网络用于入侵检测能提高入侵检测的效率,降低误警率,可在一定程度上提高入侵检测系统的准确率。     

基于BP网络的入侵检测方法

论文提出了一种基于BP神经网络的入侵检测方法。该方法对特征数据进行了预处理,利用改进的BP算法的学习能力和快速识别能力,实现了对用户行为的检测,尤其是在识别以前没有观察到的未知攻击方面具有较好的性能。     

基于BP神经网络的智能入侵检测研究

分析了入侵检测技术在计算机网络安全技术中的作用和地位,同时将BP神经网络算法应用于入侵检测当中,建立了基于BP神经网络的智能入侵检测系统.该系统能够通过数据包捕获模块实时抓取网络中传输的数据包,之后通过协议分析模块进行数据包所使用的数据协议的识别,从而能够在BP神经网络模块分别针对采用TCP、UDP、ICMP这三种网络数据传输协议的数据包进行处理.从本文中列出的该系统在Matlab07上的仿真结果可以看出:基于BP神经网络的智能入侵检测系统能够有效地提升入侵检测识别率.     

基于PCA的GABP神经网络入侵检测方法*

为克服BP算法易陷入局部最小的缺点,同时为减少样本数据维数,提出一种基于主成分分析(PCA)的遗传神经网络方法。通过降维和去相关加快收敛速度,采用改进的遗传算法优化神经网络权值,利用自适应学习速率动量梯度下降算法对神经网络进行训练。MATLAB仿真实验结果表明,该方法在准确性和收敛性方面都优于BP算法,应用于入侵检测系统中的检测率和误报率明显优于传统方法。     

基于遗传BP算法的手写体识别

神经网络具有模拟人类的大脑活动、良好的自学习、自适应、联想记忆、并行处理和非线形转换的能力.本文阐述了BP神经网络基本原理以及BP网络手写体识别模型,研究分析了BP神经网络手写体识别模型的缺陷并提出了优化策略.在此基础上,提出一种基于改进结构的BP神经网络来实现手写体数字识别方案,除了改进BP网的结构外,还对网络学习算法进行了改进,采用了BP和GA相结合的算法,提高了网络的学习训练速度和识别效果.     

基于自适应进化神经网络算法的入侵检测

针对目前多数入侵检测系统的低检测率问题,提出一种自适应进化神经网络算法AENNA。基于遗传算法和BP神经网络算法,利用模拟退火算法的概率突跳和局部搜索强的特性对遗传算法进行改进,采用双种群策略的遗传进化规则实现BP神经网络权值和结构的双重优化;通过对遗传算法的交叉算子与变异算子的改进,设计一种自适应的神经网络训练方法。实验结果表明,基于AENNA的入侵检测方法能够有效提高系统的检测率并降低误报率。     

基于量子遗传算法优化神经网络的入侵检测

针对入侵检测的效率及准确性问题,提出一种基于量子遗传算法优化神经网络的入侵智能检测模型,该模型基于量子遗传算法的全局搜索和神经网络局部精确搜索特性,将量子遗传算法和BP算法有机结合。利用改进的量子遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值,使BP神经网络能快速准确地识别入侵,增强计算机网络安全。运用Matlab软件对该模型进行仿真。实验结果表明,与其他同类方法相比,该方法的检测率更高、误报率更低。