蚁群算法选择神经网络参数的网络入侵检测

发布时间：2018-06-11 15:26

  本文选题：网络安全 + 非法用户　； 参考：《现代电子技术》2017年21期

【摘要】：为了解决网络入侵检测率低的难题,提出蚁群算法选择神经网络参数的网络入侵检测模型(ACO-NN)。首先收集网络入侵检测数据,然后采用神经网络对入侵检测数据进行学习,通过蚁群算法解决神经网络参数选择问题,最后采用标准入侵检测数据进行验证性测试,并与其他模型进行对比分析。结果表明,所提模型解决了神经网络参数优化难题,降低了网络入侵检测的错误率,改善了网络入侵检测的正确率,有助于保证网络的安全性。
[Abstract]:In order to solve the problem of low detection rate of network intrusion, a network intrusion detection model (ACO-NNN) based on ant colony algorithm (ACA) is proposed to select neural network parameters. First, the network intrusion detection data is collected, then the neural network is used to study the intrusion detection data, and the neural network parameter selection problem is solved by ant colony algorithm. Finally, the standard intrusion detection data is used for verification test. And compared with other models. The results show that the proposed model solves the problem of neural network parameter optimization, reduces the error rate of network intrusion detection, improves the accuracy of network intrusion detection, and helps to ensure the security of the network.
【作者单位】： 长春理工大学光电信息学院信息工程分院;
【分类号】：TP18;TP393.08

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 胡昌振;网络入侵检测误警问题研究[J];信息安全与通信保密;2003年08期

2 张怡,胡修林;网络入侵检测技术[J];金卡工程;2003年06期

3 张鹏;;基于危险理论的计算机网络入侵检测[J];煤炭技术;2012年12期

4 任旭;王家鑫;;计算机网络入侵检测探讨[J];中国高新技术企业;2013年18期

5 张勇,张德运,李胜磊;基于分布协作式代理的网络入侵检测技术的研究与实现[J];计算机学报;2001年07期

6 张勇,张德运,李胜磊,蒋旭宪;基于分层结构的网络入侵检测技术的研究和实现[J];小型微型计算机系统;2001年01期

7 柯海丰,吴明晖;网络入侵检测技术[J];计算机时代;2001年07期

8 杨向荣,宋擒豹,沈钧毅;基于行为模式挖掘的网络入侵检测[J];西安交通大学学报;2002年02期

9 胡昌振;网络入侵检测技术及发展[J];信息安全与通信保密;2002年10期

10 刘奇有,程思远;浅谈网络入侵检测技术[J];电信工程技术与标准化;2003年08期

相关会议论文 前10条

1 成科扬;;基于集对分析的网络入侵检测研究[A];2005年中国智能自动化会议论文集[C];2005年

2 蒋建春;卿斯汉;;基于攻击上下文的网络入侵检测[A];全国网络与信息安全技术研讨会'2005论文集（上册）[C];2005年

3 彭清泉;杨晓元;韩益亮;;一种基于免疫的网络入侵检测体系结构[A];第二十届全国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2003年

4 黄晓燕;许龙飞;;基于关联规则的网络入侵检测技术的应用研究[A];第二十三届中国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2006年

5 张满怀;;两类基于异常的网络入侵检测方法的比较[A];2007中国科协年会——通信与信息发展高层论坛论文集[C];2007年

6 魏念忠;;基于模糊关联规则挖掘的网络入侵检测研究[A];2008年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集(上册)[C];2008年

7 沈明玉;邱文庆;;基于行为模型的网络入侵检测方法研究[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用（CACIS）学术会议论文集[C];2007年

8 申红婷;;遗传算法在网络入侵检测中的应用[A];中国电子学会第十五届信息论学术年会暨第一届全国网络编码学术年会论文集（上册）[C];2008年

9 赵新星;姜青山;陈路莹;胡海斌;;一种面向网络入侵检测的特征选择方法[A];第26届中国数据库学术会议论文集（B辑）[C];2009年

10 王志刚;钱兴坤;王东亮;;基于PCA的多信息源实时网络入侵检测[A];第二十一次全国计算机安全学术交流会论文集[C];2006年

相关重要报纸文章 前6条

1 钟文;方通网络狙击手Sniper面市[N];国际商报;2003年

2 ;Symantec ManHunt[N];中国计算机报;2004年

3 ;深层防御保障国税安全[N];中国计算机报;2003年

4 北京赛门铁克信息技术有限公司 郭训平;打造信息安全的大门[N];中国计算机报;2001年

5 刘宏伟;深层防护从核心到边缘[N];中国计算机报;2004年

6 赵毅;IDS产品选购问答[N];中国计算机报;2007年

相关博士学位论文 前8条

1 杨宏宇;网络入侵检测技术的研究[D];天津大学;2003年

2 刘勇国;基于数据挖掘的网络入侵检测研究[D];重庆大学;2003年

3 张宝军;网络入侵检测若干技术研究[D];浙江大学;2010年

4 易平;移动Ad Hoc网络入侵检测与主动响应机制研究[D];复旦大学;2005年

5 蒋卫华;智能网络入侵检测与安全防护技术研究[D];西北工业大学;2003年

6 赵月爱;基于非均衡数据分类的高速网络入侵检测研究[D];太原理工大学;2010年

7 赵阔;高速网络入侵检测与防御[D];吉林大学;2008年

8 曾勇;资源受限场景下的容忍入侵关键技术研究[D];西安电子科技大学;2008年

相关硕士学位论文 前10条

1 曹丹星;基于数据降维和支持向量机的网络入侵检测[D];山东大学;2015年

2 蔡显军;网络入侵检测系统关键技术研究与实现[D];华北电力大学;2015年

3 李小剑;基于支持向量机与k近邻相结合的网络入侵检测研究[D];贵州师范大学;2015年

4 连路朋;基于分布式流数据库系统的网络入侵检测[D];电子科技大学;2015年

5 黄重水;基于聚类技术识别新型态的网络入侵检测研究[D];浙江工业大学;2011年

6 钟盛开;一种改进孪生支持向量机算法及其在网络入侵检测的应用[D];暨南大学;2016年

7 胡威;一种改进的K-means算法在网络入侵检测中的应用研究[D];合肥工业大学;2017年

8 黄晓燕;基于关联规则的网络入侵检测技术的应用研究[D];暨南大学;2006年

9 罗程;基于核聚类和序列分析的网络入侵检测方法的研究[D];广西大学;2005年

10 刘翠娟;基于数据挖掘的网络入侵检测方法研究[D];华北电力大学（河北）;2006年

，

本文编号：2005767