本文關(guān)鍵詞：基于群智能算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全事件分析

  更多相關(guān)文章： 遺傳算法 LMS算法 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 入侵識別 網(wǎng)絡(luò)安全事件分析

【摘要】：研究一種基于群智能算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全事件分析模型,使用遺傳算法和LMS算法對常規(guī)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的隱含層神經(jīng)元個數(shù)、基函數(shù)中心以及各層連接閾值和權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化,得到最優(yōu)解,從而提高RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練效率和精度,提高基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全事件分析效率和準(zhǔn)確度。使用KDD CUP99數(shù)據(jù)集中的網(wǎng)絡(luò)入侵事件數(shù)據(jù)對研究的網(wǎng)絡(luò)安全入侵事件分析模型進(jìn)行實例研究,測試結(jié)果表明,該分析模型相比常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立的模型具有更高的識別準(zhǔn)確率,能夠準(zhǔn)確識別分析正常事件和四種網(wǎng)絡(luò)攻擊入侵事件。
【作者單位】： 重慶文理學(xué)院軟件工程學(xué)院;
【分類號】：TP393.08;TP18
【正文快照】： 隨著計算機和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展和普及,計算機網(wǎng)絡(luò)安全日益受到入侵、病毒的威脅,對網(wǎng)絡(luò)安全事件進(jìn)行及時有效識別和分析對于提高計算機網(wǎng)絡(luò)安全具有重要作用[1-3]。目前專家學(xué)者針對使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等機器學(xué)習(xí)算法建立了網(wǎng)絡(luò)安全事件分析模型。本文通過遺傳算法對R

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本文編號：1256935