基于入侵关联跟踪的P2P网络入侵检测方法

发布时间：2019-04-11 08:27

【摘要】：提出一种基于P2P网络病毒特征跟踪的P2P网络入侵检测方法,通过采集网络中的病毒文件的特有特征,以及一定的关联性,运用遗传算法优化BP神经网络进行关联特征的的学习,捕捉P2P网络入侵数据的非线性规律,并通过网络入侵KDD CUP 99数据集对该算法进行验证性实验,结果表明,相对于其它网络入侵检测方法,该方法学习速度快,检测正确率高、漏报率与误报率低,是一种高效、实时、好的网络入侵检测方法。
[Abstract]:This paper proposes a P2P network intrusion detection method based on virus feature tracking in P2P network. By collecting the unique features of virus files in the network and some relevance, genetic algorithm is used to optimize the BP neural network to study the association features. The nonlinear rule of P2P network intrusion data is captured and verified by the network intrusion KDD CUP 99 data set. The results show that compared with other network intrusion detection methods, the proposed method has faster learning speed and higher detection accuracy. False positive rate and false positive rate are low, it is an efficient, real-time, good network intrusion detection method.
【作者单位】： 扬州市职业大学;
【基金】：江苏省高等教育教学改革研究课题(2011JSJG440)
【分类号】：TP393.08

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本文编号：2456253