基于人工鱼群算法优化神经网络在网络入侵检测中的应用研究

发布时间：2018-05-12 05:25

  本文选题：BP神经网络 + 人工鱼群算法　； 参考：《现代电子技术》2017年01期

【摘要】：为解决传统入侵检测算法存在的检测正确率低、高误播率和检测效率低的问题,结合BP神经网络算法在网络入侵检测中的优点,提出一种采用人工鱼群算法优化BP神经网络算法的方法。通过仿真实验表明,采用优化的神经网络对入侵数据进行学习和检测,与传统网络入侵检测算法相比,具有较高的检测准确率和效率,可以很好地检测各种网络入侵类型,大大提高了网络的安全性能。
[Abstract]:In order to solve the problems of low detection accuracy, high misbroadcast rate and low detection efficiency in traditional intrusion detection algorithms, the advantages of BP neural network algorithm in network intrusion detection are combined. An artificial fish swarm algorithm is proposed to optimize BP neural network algorithm. The simulation results show that, compared with the traditional network intrusion detection algorithm, the optimized neural network is more accurate and efficient than the traditional network intrusion detection algorithm, and it can detect all kinds of network intrusion types well. The security performance of the network is greatly improved.
【作者单位】： 浙江越秀外国语学院;
【分类号】：TP18;TP393.08

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本文编号：1877279