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在入侵检测中应用神经网络技术,可以大大提高入侵检测的检测率,有效提高网络数据的安全。本文分析了BP神经网络应用于入侵检测的实现方式及存在的问题,并对现有的BP神经网络算法进行改进,阐述了基于BP神经网络入侵检测系统及仿真实验。 相似文献
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提出了一种基于神经网络的入侵检测算法。结合该算法对KPCA和ICA进行了改进,通过与集成神经网络的结合,最终构造出KPCAINN和ICAINN两种分类器,为了使他们的权重能够自适应调整,这里又采用了遗传算法对两个分类器的输出结果进行加权集成。通过实验结果我们可以看出,再结合了KPCA和ICA的两种算法优点的新的入侵检测算法,在检测和学习性能方面都有令人满意的效果。 相似文献
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基于遗传神经网络的入侵检测模型 总被引:4,自引:0,他引:4
这篇文章提出了一种基于遗传神经网络的入侵检测模型-进化神经网络入侵检测系统(ENNIDS),模型的核心模块利用遗传算法优化神经网络来实现,结合了误用检测和异常检测技术,并从理论上分析了该模型各个模块的功能和实现技术.我们在UCI机器学习数据库的入侵检测数据集上进行了实验,实验结果表明:该模型在检测正确率、误警率等方面能获得校好的性能。 相似文献
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邹平辉 《微电子学与计算机》2009,26(8)
为了克服传统误差反向传播算法收敛速度慢且容易陷入局部极小的问题,提出了一种改进的误差反向传播算法,并给出了一个基于神经网络的入侵检测系统的模型,阐述了该模型的设计思想,最后通过训练过程和检测过程对实验的结果进行了客观的分析,分析结果表明:改进的误差反向传播算法运用于神经网络入侵检测漏检率和误报率都比较高,而且对未知类型的攻击,也有一定的检测效果,说明改进的误差反向传播算法在神经网络入侵检测方面具有很大的发展空间和应用前景. 相似文献
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面对日益严峻的网络入侵形势,网络检测是保证网络安全的重要手段,因此提出蚁群算法选择神经网络参数的网络入侵检测方法。通过神经网络学习采集的网络入侵检测数据,学习过程中采用蚁群算法通过路径寻优、更新信息素等方式选择最佳的神经网络权值和阈值,得到最佳网络入侵检测模型,实现网络入侵的有效检测。实验结果表明,该方法具有较高的网络入侵检测准确率,检测网络入侵的效果更好,速度更快,且抗噪性能强;并且使用者对该方法的检测速度、错误率等方面均要优于传统方法,说明该检测方法的应用效果好、价值高。 相似文献
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结合证据推理DS理论,提出了基于Dempster-Shafer理论的GHSOM神经网络入侵检测方法,一方面处理数据不确定性中的随机性和模糊性问题,可以在噪音环境下保持良好的检测率,此外通过证据融合理论缩小数据集,有效控制网络的动态增长。实验结果表明,基于Dempster-Shafer理论的GHSOM入侵检测方法实现了对子网拓展规模在检测中的动态控制,提升了在网络规模不断扩展时的动态适应性,在噪音环境下具有良好的检测准确率,提升了GHSOM入侵检测方法的扩展性。 相似文献
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分布式入侵检测的工作由系统中的多台计算机来进行分担可以极大地提高系统的可靠性,但在各个网络节点之间的负载不平衡问题制约了其工作效率的充分发挥.文中提出了一种使网络间平衡负载的调度算法,该算法把入侵检测系统的规则当作线程,通过本地调度和在网络中通信使得负载在网络间平衡分布. 相似文献
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无线网络中基于贝叶斯博弈模型的入侵检测算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
运用贝叶斯博弈理论对无线网络中入侵检测参数调整问题进行研究,设计入侵检测博弈模型,根据博弈中的完美均衡设计入侵检测时间间隔调整算法TSMA-BG和参数修正算法DPMA.仿真实验证明,这2种算法使入侵检测系统能够有效地检测出发生变化的攻击行为. 相似文献
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The technological innovations and wide use of Wireless Sensor Network (WSN) applications need to handle diverse data. These huge data possess network security issues as intrusions that cannot be neglected or ignored. An effective strategy to counteract security issues in WSN can be achieved through the Intrusion Detection System (IDS). IDS ensures network integrity, availability, and confidentiality by detecting different attacks. Regardless of efforts by various researchers, the domain is still open to obtain an IDS with improved detection accuracy with minimum false alarms to detect intrusions. Machine learning models are deployed as IDS, but their potential solutions need to be improved in terms of detection accuracy. The neural network performance depends on feature selection, and hence, it is essential to bring an efficient feature selection model for better performance. An optimized deep learning model has been presented to detect different types of attacks in WSN. Instead of the conventional parameter selection procedure for Convolutional Neural Network (CNN) architecture, a nature-inspired whale optimization algorithm is included to optimize the CNN parameters such as kernel size, feature map count, padding, and pooling type. These optimized features greatly improved the intrusion detection accuracy compared to Deep Neural network (DNN), Random Forest (RF), and Decision Tree (DT) models. 相似文献