本文關鍵詞：基于GA改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡網(wǎng)絡異常檢測方法

  更多相關文章： 網(wǎng)絡異常檢測 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 遺傳算法 異常流量

【摘要】：考慮到常規(guī)BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法容易陷入局部最優(yōu)解,所建立的網(wǎng)絡遺傳流量檢測模型檢測效率低,準確率不高等問題,提出一種改進型GA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法,并使用其建立網(wǎng)絡遺傳流量檢測模型。常規(guī)遺傳算法在搜索過程中,往往會由于出現(xiàn)影響生產(chǎn)適應度高的個體而對遺傳算法搜索過程產(chǎn)生影響的現(xiàn)象發(fā)生,因此需要對常規(guī)遺傳算法進行改進。使用的方法是通過混合編碼方式進行改進,同時對交叉算子、變異算子、交叉概率以及變異概率等參數(shù)進行優(yōu)化修正。使用KDD CUP99數(shù)據(jù)庫中的網(wǎng)絡異常流量數(shù)據(jù)進行實驗研究,研究結(jié)果表明,所提出方法的檢測性能要明顯優(yōu)于常規(guī)算法,其對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構、權值以及閾值進行同步優(yōu)化,避免了盲目選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構參數(shù)帶來的問題,避免了常規(guī)BP神經(jīng)網(wǎng)絡容易陷入局部最優(yōu)解的問題。
【作者單位】： 天津電子信息職業(yè)技術學院;
【關鍵詞】： 網(wǎng)絡異常檢測 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 遺傳算法 異常流量
【分類號】：TP183;TP393.06
【正文快照】： 0引言網(wǎng)絡異常流量類型多樣復雜,異�？赡軄碜訟lphaAnomaly異常流量、DDos異常流量、Port Scan異常流量、Network Scan異常流量、Worms異常流量以及FlashCrowd異常流量等。在大型Internet供應商以及企業(yè)網(wǎng)絡中對異常進行檢測具有非常大的難度。常規(guī)異常檢測具有檢測率低、誤報

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本文編號：618923