基于自適應(yīng)進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的入侵檢測(cè)
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【摘要】:針對(duì)目前多數(shù)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的低檢測(cè)率問題,提出一種自適應(yīng)進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法AENNA;谶z傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,利用模擬退火算法的概率突跳和局部搜索強(qiáng)的特性對(duì)遺傳算法進(jìn)行改進(jìn),采用雙種群策略的遺傳進(jìn)化規(guī)則實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和結(jié)構(gòu)的雙重優(yōu)化;通過對(duì)遺傳算法的交叉算子與變異算子的改進(jìn),設(shè)計(jì)一種自適應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于AENNA的入侵檢測(cè)方法能夠有效提高系統(tǒng)的檢測(cè)率并降低誤報(bào)率。
【作者單位】: 中國(guó)民航大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60776807,61179045) 國(guó)家863計(jì)劃資助項(xiàng)目(2006AA12A106) 天津市科技計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(09JCZDJC16800) 中國(guó)民航科技基金(MHRD201009,MHRD201205) 中央高;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)(ZXH2009A006)
【分類號(hào)】:TP393.08
【正文快照】: 1引言當(dāng)今社會(huì),隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷發(fā)展,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的攻擊變得越來越頻繁,攻擊手法也復(fù)雜多樣。而傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)技術(shù)由于技術(shù)自身的局限和不足已無法滿足安全高度敏感部門的需求,研究人員對(duì)諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)和進(jìn)化算法等智能方法在
【相似文獻(xiàn)】
中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
1 馬宏斌;王英麗;丁群;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法密碼芯片的以太網(wǎng)卡加密的研究[J];電信科學(xué);2006年08期
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4 楊彥;周翔;周竹榮;;一種校園卡欺詐檢測(cè)模型[J];計(jì)算機(jī)工程;2011年12期
5 傅學(xué)彥;尹滄濤;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)中的應(yīng)用研究[J];計(jì)算機(jī)仿真;2010年12期
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9 任R,
本文編號(hào):1261424
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