發(fā)布時間：2017-12-07 06:14

  本文關鍵詞：基于自適應進化神經(jīng)網(wǎng)絡算法的入侵檢測

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【摘要】：針對目前多數(shù)入侵檢測系統(tǒng)的低檢測率問題,提出一種自適應進化神經(jīng)網(wǎng)絡算法AENNA�；谶z傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法,利用模擬退火算法的概率突跳和局部搜索強的特性對遺傳算法進行改進,采用雙種群策略的遺傳進化規(guī)則實現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡權值和結構的雙重優(yōu)化;通過對遺傳算法的交叉算子與變異算子的改進,設計一種自適應的神經(jīng)網(wǎng)絡訓練方法。實驗結果表明,基于AENNA的入侵檢測方法能夠有效提高系統(tǒng)的檢測率并降低誤報率。
【作者單位】： 中國民航大學計算機科學與技術學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(60776807,61179045) 國家863計劃資助項目(2006AA12A106) 天津市科技計劃重點項目(09JCZDJC16800) 中國民航科技基金(MHRD201009,MHRD201205) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項(ZXH2009A006)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 1引言當今社會,隨著網(wǎng)絡技術和網(wǎng)絡規(guī)模的不斷發(fā)展,針對網(wǎng)絡和計算機系統(tǒng)的攻擊變得越來越頻繁,攻擊手法也復雜多樣。而傳統(tǒng)的入侵檢測技術由于技術自身的局限和不足已無法滿足安全高度敏感部門的需求,研究人員對諸如神經(jīng)網(wǎng)絡技術、專家系統(tǒng)、機器學習和進化算法等智能方法在

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1 馬宏斌;王英麗;丁群;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡算法密碼芯片的以太網(wǎng)卡加密的研究[J];電信科學;2006年08期

2 欒慶林;盧輝斌;;自適應遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡的入侵檢測研究[J];計算機工程與設計;2008年12期

3 周敏;;GARBF在網(wǎng)絡入侵檢測中的應用研究[J];計算機仿真;2011年06期

4 楊彥;周翔;周竹榮;;一種校園卡欺詐檢測模型[J];計算機工程;2011年12期

5 傅學彥;尹滄濤;;神經(jīng)網(wǎng)絡在網(wǎng)絡入侵檢測中的應用研究[J];計算機仿真;2010年12期

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7 曾凡培;;粗集神經(jīng)網(wǎng)絡在網(wǎng)絡入侵中的應用研究[J];計算機仿真;2011年07期

8 黃小龍;梁碧珍;;基于粗糙集和CP神經(jīng)網(wǎng)絡的入侵檢測模型[J];計算機仿真;2011年10期

9 任R，

本文編號：1261424