基于自适应进化神经网络算法的入侵检测

发布时间：2017-12-07 06:14

  本文关键词：基于自适应进化神经网络算法的入侵检测

  更多相关文章： 遗传算法 神经网络算法 模拟退火算法 入侵检测

【摘要】：针对目前多数入侵检测系统的低检测率问题,提出一种自适应进化神经网络算法AENNA。基于遗传算法和BP神经网络算法,利用模拟退火算法的概率突跳和局部搜索强的特性对遗传算法进行改进,采用双种群策略的遗传进化规则实现BP神经网络权值和结构的双重优化;通过对遗传算法的交叉算子与变异算子的改进,设计一种自适应的神经网络训练方法。实验结果表明,基于AENNA的入侵检测方法能够有效提高系统的检测率并降低误报率。
【作者单位】： 中国民航大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60776807,61179045) 国家863计划资助项目(2006AA12A106) 天津市科技计划重点项目(09JCZDJC16800) 中国民航科技基金(MHRD201009,MHRD201205) 中央高校基本科研业务费专项(ZXH2009A006)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 1引言当今社会,随着网络技术和网络规模的不断发展,针对网络和计算机系统的攻击变得越来越频繁,攻击手法也复杂多样。而传统的入侵检测技术由于技术自身的局限和不足已无法满足安全高度敏感部门的需求,研究人员对诸如神经网络技术、专家系统、机器学习和进化算法等智能方法在

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本文编号：1261424