遗传算法优化的神经网络入侵检测系统

研究确保网络安全问题,网络入侵手段具有多样性的,针对病毒和黑客攻击,传统方法检测易出现因初始权值设置不当,导致检测速度慢、检测正确率低的难题,为了提高网络检测正确率,提出一种遗传算法来优化BP神经网络权值的网络入侵检测方法.方法首先通过遗传算法找到BP神经网络的最适合权值,而后采用优化的BP神经网络对网络入侵数据进行学习和检测.实验结果表明,与传统网络入侵检测算法相比,优化的BP神经网络提高网络入侵检测正确率,加快了网络入侵检测的速度,提高检测效率,为设计提供了依据.

Intrusion Detection System Based on GA and BP Neural Network