人工蜂群-BP网络算法在云计算入侵检测中的应用

发布时间：2021-05-08 10:18

　　随着云计算在现代网络技术中不断深入,其服务信息安全防护也面临着巨大的挑战。针对云计算多变的网络环境,建立入侵检测模型并将人工蜂群算法优化BP神经网络应用到检测模块中,实时检测其复杂多变的攻击行为。最终通过实例仿真实验验证了人工蜂群-BP网络算法提高了入侵检测效率以及分类精度,并且能够很好的确保云计算环境的安全性。 

【文章来源】：信息技术与信息化. 2020,(04)

【文章页数】：5 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于专家系统和神经网络的网络入侵检测系统[J]. 张人上.  计算机仿真. 2012(09)
[2]基于Snort的混合入侵检测系统的研究与实现[J]. 李文龙,于开,曲宝胜.  智能计算机与应用. 2012(03)
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[4]云计算下基于信任的防御系统模型[J]. 周茜,于炯.  计算机应用. 2011(06)
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[6]DDoS攻击检测研究综述[J]. 徐川,杜成,唐红.  电信科学. 2011(03)
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[9]基于分布式学习的大规模网络入侵检测算法[J]. 刘衍珩,田大新,余雪岗,王健.  软件学报. 2008(04)

硕士论文
[1]基于神经网络BP算法的网络入侵检测系统研究与实现[D]. 欧阳广.东南大学 2006
[2]基于神经网络的入侵检测系统的研究与实现[D]. 徐东菊.新疆大学 2005



本文编号：3175163