本文關(guān)鍵詞：基于PCA的PSO-BP入侵檢測研究

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【摘要】：為了提高入侵檢測系統(tǒng)的檢測率、實(shí)時(shí)性及降低誤報(bào)率,提出一種基于主成分分析方法(PCA)的變慣性因子粒子群算法(PSO)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。該方法結(jié)合了PCA理論、BP局部搜索和PSO的全局尋優(yōu)能力,在數(shù)據(jù)預(yù)處理中,通過主成分分析方法進(jìn)行特征提取,作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入量。在反復(fù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)過程中,通過變慣性因子粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,達(dá)到訓(xùn)練誤差精度范圍內(nèi),將優(yōu)化過的BP網(wǎng)絡(luò)用于入侵檢測。通過實(shí)驗(yàn)分析和比較,該算法提高了入侵檢測的正確率、泛化能力和實(shí)時(shí)性,降低了誤報(bào)率和漏報(bào)率,加快了收斂速度,迭代次數(shù)少,有一定的研究意義。
【作者單位】： 貴州大學(xué)大數(shù)據(jù)與信息工程學(xué)院;貴州師范大學(xué)貴州省信息與計(jì)算科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 主成分分析 粒子群優(yōu)化 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 入侵檢測
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)資助項(xiàng)目(2011BAH14B04) 貴州省基礎(chǔ)研究重大資助項(xiàng)目(黔科合JZ字[2014]2001號(hào)) 中央財(cái)政支持地方發(fā)展高校基金資助項(xiàng)目(黔財(cái)教2012118)
【分類號(hào)】：TP393.08
【正文快照】： 550001)0引言隨著網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的普及和網(wǎng)絡(luò)安全事件頻發(fā),信息安全已經(jīng)關(guān)系到國家安全。及時(shí)、有效地發(fā)現(xiàn)各類入侵行為至關(guān)重要�，F(xiàn)有的入侵檢測技術(shù)分為誤用檢測和異常檢測,從網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)處收集信息,從中發(fā)現(xiàn)是否有違反安全策略或遭到攻擊的行為。將入侵檢測問題作為分類問題處

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本文編號(hào)：602675